yolov8使用train.py训练时怎么选择是使用yolov8n还是yolov8s
时间: 2024-04-23 10:20:49 浏览: 32
在使用train.py进行训练时,选择使用yolov8n还是yolov8s取决于你的需求和资源限制。yolov8n和yolov8s是YOLOv4的两个变种,它们在网络结构和性能方面有所不同。
YOLOv8n是YOLOv4的"normal"版本,它具有更深的网络结构和更多的卷积层。相比于YOLOv8s,YOLOv8n在检测精度上可能会稍微更高一些,但同时也需要更多的计算资源和训练时间。
YOLOv8s是YOLOv4的"small"版本,它具有较浅的网络结构和较少的卷积层。相比于YOLOv8n,YOLOv8s在速度上更快,但可能会牺牲一些检测精度。
因此,选择使用yolov8n还是yolov8s需要根据你的具体需求来决定。如果你对检测精度要求较高且有足够的计算资源和训练时间,可以选择yolov8n;如果你对速度要求较高或者计算资源有限,可以选择yolov8s。
相关问题
yolov8使用train.py训练时通过什么方法选择是使用yolov8n,yolov8s
在使用train.py训练Yolov8时,可以通过修改配置文件来选择使用Yolov8n或Yolov8s模型。具体方法如下:
1. 打开train.py所在目录下的yolov8.cfg文件。
2. 在文件中搜索到[net]部分,可以看到"subdivisions"、"width"和"height"等参数。
3. 若要选择使用Yolov8n模型,可以将"width"和"height"参数设置为608,将"subdivisions"参数设置为16。
4. 若要选择使用Yolov8s模型,可以将"width"和"height"参数设置为416,将"subdivisions"参数设置为32。
5. 保存修改后的配置文件。
通过以上方法,你可以根据需要选择使用Yolov8n或Yolov8s模型进行训练。
yolov8怎么指定用yolov8s训练
要指定使用yolov8s进行训练,需要在训练命令中指定使用yolov8s的预训练权重文件。具体来说,可以使用以下命令进行训练:
```
python train.py --cfg cfg/yolov8s.cfg --weights yolov8s-seg.pt
```
其中,`--cfg`参数指定了使用的配置文件,`--weights`参数指定了使用的预训练权重文件。在这个例子中,我们使用了yolov8s的配置文件和预训练权重文件进行训练。
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