yolov5修改yaml文件后，预训练权重加吗还

一般来说，如果你修改了YAML文件中的模型结构，那么预训练权重是需要重新训练的。因为模型结构的修改可能会导致模型参数的数量和顺序发生变化，从而使预训练权重无法直接适用于新的模型结构。

但是如果你只是修改了YAML文件中的一些超参数，例如学习率、批大小等，那么一般情况下是不需要重新训练预训练权重的。你可以继续使用原来的预训练权重，并基于此进行微调训练即可。

相关问题

yolov5如何不放预训练权重

如果您想使用 YOLOv5 模型而不使用预训练权重，可以在训练脚本中指定 `--weights ''` 参数来指示模型不使用预训练权重。这将使模型从头开始训练，而不是使用与预训练权重相对应的初始权重。例如，您可以使用以下命令开始训练一个新的 YOLOv5 模型：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --weights ''

在这个例子中，`--weights ''` 参数告诉 YOLOv5 使用空字符串作为权重文件，这意味着模型将从头开始训练。

新版的yolov8是不是没有yolov8s.yaml文件

新版的YOLOv8确实不再提供传统的`yolov8s.yaml`配置文件，因为YOLOv8引入了更现代的体系结构，比如Mosaic数据增强和自动模型选择（AutoModel）。它改用了`.yaml`之外的配置格式，例如`*.cfg`和`*.weights`，以及`train.py`等脚本来进行训练和部署设置。用户现在可以直接通过命令行交互或者编写Python脚本来定制模型的参数，而不需要像以前那样从预设的配置模板开始。

如果你想要了解如何使用新版YOLOv8，可以参考官方文档，学习如何使用其提供的API或工具来自定义训练流程，并了解如何加载预训练权重或自定义训练过程。如果需要创建新的模型实例，可能会涉及到创建`Darknet`对象并指定模型配置和权重路径。