yolov8保存淹没

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个基于深度学习的目标检测算法，它通常用于实时图像和视频中的物体识别。如果要在训练过程中保存模型，特别是对于那些在处理淹没（occlusion）场景时进行了特殊优化的版本，可以按照以下步骤操作：

1. **数据准备**：确保训练数据集包含足够的淹没情况样本，这有助于模型理解和适应各种遮挡。

2. **训练设置**：在训练配置文件（如`.yaml`或`.cfg`）中指定保存模型的路径。例如，你可以添加`save_weights`选项，并指明每个epoch或达到特定性能指标后的保存点。

# 示例训练配置
save.weights: "weights/yolov8_mitigated_occlusion_epoch_{epoch}.yolov8"

3. **训练过程**：运行训练脚本（比如`yolov8_train.py`），当模型在验证集上达到预期效果或达到预设的epochs数，它会自动保存权重。

4. **评估保存的模型**：在测试阶段，你可以加载保存的模型并评估其对淹没场景的性能。