yolov8怎么指定用yolov8s训练
时间: 2023-11-15 10:00:52 浏览: 93
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。
相关问题
yolov8训练时用yolov8s为什么还要下yolov8n
在YOLOv8训练过程中,YOLOv8s和YOLOv8n是两个不同的模型。它们之间存在一些差异,因此在训练时需要分别使用它们。
YOLOv8s是YOLOv8的一个变种,它是较轻量级的模型,适用于一些计算资源有限的场景。相比于YOLOv8n,YOLOv8s具有更少的参数和更快的推理速度,但可能会牺牲一些检测精度。
而YOLOv8n是YOLOv8的另一个变种,它是较重量级的模型,适用于一些对检测精度要求较高的场景。相比于YOLOv8s,YOLOv8n具有更多的参数和更准确的检测能力,但可能会导致推理速度稍慢一些。
因此,在训练YOLOv8模型时,可以选择使用YOLOv8s或YOLOv8n,具体取决于应用场景对模型性能的要求。如果对计算资源有限且对速度要求较高,可以选择YOLOv8s;如果对检测精度要求较高且可以接受稍慢的推理速度,可以选择YOLOv8n。
使用yolov8s训练
好的,关于使用 YOLOv8s 进行训练,你需要准备好训练数据集、标签文件以及配置文件等。具体步骤如下:
1. 准备训练数据集,包括图片和对应的标签文件。标签文件一般采用 VOC 格式或者 COCO 格式。
2. 下载 YOLOv8s 的代码和预训练模型。可以从 GitHub 上下载代码和模型。
3. 修改配置文件,包括类别数、训练数据集路径、测试数据集路径、学习率等参数。
4. 运行训练脚本,开始训练模型。训练过程中可以使用 TensorBoard 进行可视化。
5. 训练完成后,可以使用训练好的模型进行目标检测。
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