yolov8训练结果参数详解

yolov8训练结果参数的详解如下：

- model：传入的model.yaml文件或者model.pt文件，用于构建网络和初始化。如果只传入yaml文件，则参数将会被随机初始化。

- data：训练数据集的配置yaml文件。

- epochs：训练轮次，默认为100。

- patience：早停训练观察的轮次，默认为50。如果经过50轮没有精度提升，则模型会直接停止训练。

- batch：训练批次，默认为16。

- imgsz：训练图片大小，默认为640。

- save：保存训练过程和训练权重，默认为开启。可以通过设置save_period参数来设定训练过程中每隔多少个轮次保存一次训练模型，默认为-1（不开启保存）。

- cache：是否采用RAM进行数据载入。设置为True可以加快训练速度，但会消耗大量内存。一般在服务器上使用。

- device：要运行的设备，可以是cuda device =0或Device =0,1,2,3，也可以是device = cpu。

- workers：载入数据的线程数。在Windows上一般为4，服务器可以设置更大。如果在Windows上遇到线程报错，可以尝试减少这个参数。默认为8。

- project：项目文件夹的名字，默认为runs。

- name：用于保存训练文件夹的名字，默认为exp，每次训练会依次累加。

- exist_ok：是否覆盖现有保存文件夹，默认为False。

- pretrained：是否加载预训练权重，默认为False。

- optimizer：优化器选择，默认为SGD。可选项包括SGD、Adam、AdamW、RMSProP。

- verbose：是否打印详细输出。

- seed：随机种子，用于复现模型，默认为0。

- deterministic：设置为True，保证实验的可复现性。

- single_cls：将多类数据训练为单类，将所有数据当作单类训练，默认为False。

- image_weights：使用加权图像选择进行训练，默认为False。

- rect：使用矩形训练，默认为False。

- cos_lr：使用余弦学习率调度，默认为False。

- close_mosaic：在最后x个轮次禁用马赛克增强，默认为10。

- resume：断点训练，默认为False。

- lr0：初始化学习率，默认为0.01。

- lrf：最终学习率，默认为0.01。

- label_smoothing：标签平滑参数，默认为0.0。

- dropout：使用dropout正则化（仅对训练进行分类），默认为0.0。