yolov8 预训练权重修改

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种基于物体检测的深度学习模型，它在YOLO系列中是最新的版本。预训练权重是模型在大规模数据集上训练得到的基础参数，用于初始化新项目时快速收敛。

当你想在YOLov8的基础上进行微调或者适应特定任务时，可能会需要对预训练权重进行一些修改：

1. **加载预训练权重**：通常通过框架如TensorFlow或PyTorch提供的API加载预训练模型的权重文件到你的模型结构中，这将初始化大部分卷积层的参数。

2. **调整网络结构**：如果目标场景需要识别更小的目标或者改变特征提取部分，你可能需要调整金字塔结构或者修改某些卷积层的大小和通道数。

3. **冻结部分层**：对于浅层特征提取部分，你可能希望它们保持不变，只对新增或后期添加的层进行训练，这时可以将前面的层设置为不可训练（`trainable = False`）。

4. **数据集适配**：使用特定的数据集重新调整锚点（anchors）、类别索引等配置，以匹配新任务的需求。

5. **微调训练**：最后，在新数据集上从预训练权重开始训练，通过反向传播更新所有可训练的参数，直到达到预期性能。