怎么跑yolov8s

### 如何运行YOLOv8s模型

为了成功运行 YOLOv8s 模型，需确保配置文件 `model_yaml` 设置正确。具体来说，如果计划训练 YOLOv8s 模型，则应设置 `model_yaml = yaml_yolov8s`[^1]。

在准备就绪之后，可以通过 Python 脚本加载并使用预训练的 YOLOv8s 模型来执行推理或继续训练。下面是一个简单的例子展示如何加载和应用此模型：

from ultralytics import YOLO

# 加载预训练的YOLOv8s模型
model = YOLO('yolov8s.pt')

# 使用模型进行预测
results = model.predict(source='path_to_images_or_video', save=True)

for result in results:
    boxes = result.boxes  # 获取检测框信息
    print(boxes.xyxy)     # 打印边界框坐标

对于希望自定义模型结构的情况，比如加入特定组件如SE注意力机制，可以按照指定方式调整配置文件路径至对应的 YAML 文件，即设为 `model_yaml = yaml_yolov8_SE`。

此外，在某些情况下可能还需要引入额外的功能模块，例如可变形卷积网络第三版（DCNv3），这可通过导入相应类实现:

from ultralytics.nn.conv.DCNv3 import C2f_DCNv3

上述代码片段展示了如何通过官方支持的方式扩展基础架构以适应更复杂的应用场景[^3]。