yolov8怎么继续训练
时间: 2023-12-02 09:43:23 浏览: 70
根据提供的引用[1],我们可以使用以下步骤来继续训练YOLOv8模型:
1.首先,我们需要下载YOLOv8的预训练权重文件,可以从Darknet官方网站下载。将权重文件保存在本地。
2.接下来,我们需要创建一个新的配置文件,该文件将包含我们要训练的类别数以及其他训练参数。可以使用原始配置文件作为基础,并进行必要的更改。将新的配置文件保存在本地。
3.然后,我们需要使用Darknet框架中的`darknet`命令行工具来继续训练模型。我们需要指定以下参数:
- `train`: 指定要训练的数据集的路径。
- `config`: 指定新的配置文件的路径。
- `data`: 指定数据集的配置文件的路径。
- `weights`: 指定预训练权重文件的路径。
- `epochs`: 指定要训练的轮数。
- `batch`: 指定批量大小。
- `subdivisions`: 指定每个批次的子分区数。
- `width`和`height`: 指定输入图像的大小。
以下是一个示例命令:
```shell
./darknet detector train /path/to/train/data /path/to/new/config/file /path/to/data/config/file /path/to/pretrained/weights -epochs 100 -batch 64 -subdivisions 16 -width 416 -height 416
```
4.训练完成后,我们可以使用`darknet`工具来测试模型的性能。我们需要指定以下参数:
- `test`: 指定要测试的数据集的路径。
- `config`: 指定新的配置文件的路径。
- `data`: 指定数据集的配置文件的路径。
- `weights`: 指定训练后的权重文件的路径。
以下是一个示例命令:
```shell
./darknet detector test /path/to/test/data /path/to/new/config/file /path/to/data/config/file /path/to/trained/weights
```