yolov8训练时，老是自动加载yolov8n.pt预训练权重，而不是我设置的yolov8s.pt预训练权重怎么回事？

在YOLOv8训练过程中，如果模型总是自动加载`yolov8n.pt`预训练权重，而不是你指定的`yolov8s.pt`，这可能是由于几个原因：

1. **默认路径**：YOLOv8的训练脚本可能有一个默认的预训练权重查找路径，这个路径被硬编码或者按照一定的顺序优先级查找，所以它首先尝试加载`yolov8n.pt`。

2. **配置文件**：检查你的训练配置文件（如`.yaml`文件），确认是否正确设置了`weights`参数，指定你想使用的预训练权重文件名。如果没有明确指定，系统可能会使用默认的或最近加载过的权重。

3. **文件位置**：确认预训练权重文件的确保在正确的目录下，并且名字拼写无误。如果不是放在预期的位置，训练脚本可能找不到`yolov8s.pt`而选择其他默认项。

4. **版本对应**：`n` 和 `s` 版本的区别在于网络结构和大小，如果你指定了错误的版本，比如一个小的模型去加载大模型的预训练权重，那也可能导致加载失败。

5. **环境变量**：有些工具或命令行工具可能会读取环境变量来设置默认路径，检查一下是否有相关的环境变量影响了权重的选择。

为了解决这个问题，你可以按以下步骤排查：

相关问题

训练时加载yolov8s.pt预训练权重

YOLOv8s是一种流行的物体检测算法，它基于YOLO（You Only Look Once）系列模型。`yolov8s.pt`是一个预训练的权重文件，通常包含了模型在大量数据上训练得到的基础特征。当你想要在一个新的项目中使用YOLov8s，特别是在没有从头开始训练的情况下，加载预训练权重可以帮助加快模型收敛速度并提高初始性能。

在实际操作中，如果你正在使用PyTorch这样的深度学习框架，加载`yolov8s.pt`预训练权重的基本步骤如下：

1. **安装依赖**：首先确保已经安装了`torch`, `torchvision`以及`yolov8`相关的库。

pip install torch torchvision

2. **导入模块**：

import torch
from yolov8.models.common import Darknet

3. **加载模型和权重**：

model = Darknet('yolov8.cfg') # 'cfg'指代YOLOv8s的配置文件
# 如果你的权重文件不在默认路径下，可以指定完整路径
model.load_darknet_weights('path/to/yolov8s.pt')

4. **调整模型大小和前向传播**：

model.eval() # 将模型设置为评估模式
image = ... # 输入图像
outputs = model(image)

yolov8n.pt,yolov8m.pt,yolov8s.pt,yolov8l.pt,yolov8x.pt

yolov8n.pt、yolov8m.pt、yolov8s.pt、yolov8l.pt和yolov8x.pt是一些预训练的权重文件，用于YOLOv4目标检测模型的不同变体。YOLOv4是一种流行的实时目标检测算法，它具有高准确性和较快的推理速度。

这些权重文件对应于YOLOv4的不同模型大小和复杂度。其中，n、m、s、l和x分别代表不同的模型大小，从小到大逐渐增加。通常情况下，模型越大，检测精度可能会更高，但推理速度可能会更慢。

这些权重文件可以用于加载预训练的YOLOv4模型，并在图像或视频中进行目标检测任务。通过使用这些预训练权重，您可以快速开始目标检测任务，而无需从头开始训练整个模型。