yolov8如何切换预训练模型

根据引用的内容，要使用预训练模型来加快YOLOv8的训练速度，可以在ImageNet或COCO数据集上进行预训练。具体步骤如下：
1. 准备输入数据：需要一个包含图像及其注释的数据集，可以是COCO格式或自定义格式的注释。
2. 安装YOLOv8：可以通过克隆GitHub存储库或使用pip在本地计算机上安装YOLOv8。
3. 配置超参数：通过更改YAML配置文件中的超参数，可以对YOLOv8进行各种设置，如网络架构、训练和预测设置以及优化器参数等。
4. 训练模型：运行train.py脚本开始训练模型。可以通过设置训练时间来控制模型在数据集上的训练次数。
5. 转换模型：在训练完成后，可以使用export.py脚本将模型转换为ONNX、TensorFlow Lite、TorchScript等格式，以便在设备上部署模型。
6. 运行模型：在部署后，可以使用detect.py脚本来运行模型。

所以，要切换预训练模型，需要在训练之前选择合适的预训练模型，并在配置文件中进行相应的设置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [windows使用YOLOv8训练自己的模型（0基础保姆级教学）](https://blog.csdn.net/Pan_peter/article/details/129907710)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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