yolov8冻结层迁移学习

针对 YOLOv8 冻结层迁移学习的问题，可以按照以下步骤进行：

1. 加载预训练的 YOLOv8 模型，并冻结其所有层。
2. 替换模型的最后一层，将其输出通道数修改为目标数据集的类别数。
3. 解冻最后一层，并在目标数据集上进行微调训练。

在这个过程中，需要注意的是，由于 YOLOv8 的网络结构比较复杂，因此在进行微调训练时需要使用较大的学习率，并且需要逐渐降低学习率以提高模型的稳定性。