YOLOv8迁移权重

关于YOLOv8迁移权重，我需要先解释一下YOLOv8和权重迁移的概念。

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本。它采用了一些新的技术，如SPP结构、PANet结构、SAM结构等，使得它在检测速度和准确率方面都有了很大的提升。

权重迁移是指将一个模型在一个数据集上训练得到的权重应用到另一个数据集上的过程。这个过程可以加快模型的训练速度，因为我们可以利用已经训练好的权重来初始化模型参数，从而避免从头开始训练。

现在回到你的问题，如果你想要将已经训练好的YOLOv8模型在另一个数据集上进行训练，你需要进行权重迁移。具体步骤如下：

1. 下载YOLOv8的预训练权重文件。
2. 将预训练权重文件加载到你的模型中。
3. 将模型的最后一层替换成新的输出层，以适应新的数据集。
4. 在新的数据集上进行训练。

需要注意的是，如果你要将YOLOv8模型在一个与预训练数据集不同的数据集上进行训练，你需要对模型进行微调，以适应新的数据集。微调的具体方法可以参考相关文献或者实践中的经验。

相关问题

YOLOv8迁移学习

YOLOv8可以通过使用预先训练好的模型进行迁移学习。预先训练模型包括yolov5s.pt、yolov5x.pt和yolov5l.pt，这些模型可以直接用来进行迁移学习、检测和测试。预先训练模型的更新日期为2020年8月4日。

在进行迁移学习之前，你需要在主目录下创建一个推理文件v8_predict.py，并将best.pt（预先训练好的模型）移动到主目录下。此外，你还需要创建一个名为v8_images的文件夹，用于存放你想要进行推理的图片。

在v8_predict.py文件中，你需要导入YOLO类并使用"best.pt"加载模型。然后，你可以使用该模型对图像进行预测。例如，你可以使用model(source="v8_images", save=True, device="cuda:0")来对图片进行预测，并将结果保存在指定的设备上。

如果你想要进行YOLOv8的迁移学习，你可以首先在yolov8->ultralytics->nn->model.py中添加你自己的新模型。然后，你可以使用这个新模型进行迁移学习。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5预训练模型.zip](https://download.csdn.net/download/qq_37269796/12684853)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Yolov8改进模型后使用预训练权重迁移学习训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_44957800/article/details/130421475)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

yolov8模型权重文件

要获取YOLOv8模型的权重文件，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在YOLOv8的主目录下，新建一个推理文件v8_train.py。您可以使用以下代码作为参考：

from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    # 加载模型
    model = YOLO("./v8_cfg/yolov8n-test.yaml")
    # 从头开始构建一个新模型
    results = model.train(data="data.yaml", epochs=500, model="yolov8n-test.yaml", imgsz=640, batch=30, workers=2)

2. 运行改进的模型时，可能会发现无法加载预训练权重。原因是YOLOv8模型只能加载.pt或.yaml类型的权重文件，不能同时加载两者。所以我们需要选择加载.yaml类型的权重文件。您可以在yolov8->ultralytics->yolo->engine->model.py->def _new函数中插入以下代码，以加载预训练权重进行迁移学习（如果不想使用预训练权重从零开始训练，则可以将代码注释掉）：

""" 添加代码bug """
ckpt = torch.load('yolov8n.pt')
csd = ckpt['model'].float().state_dict()
csd = intersect_dicts(csd, self.model.state_dict())
self.model.load_state_dict(csd, strict=False)
print(f'Transferred {len(csd)}/{len(self.model.state_dict())} items')
""" 添加代码bug """

具体插入位置可以参考提供的图片。

根据引用中的资料，您还可以通过训练模型和生成权重文件的步骤来获得YOLOv8模型的权重文件。这个过程包括配置YOLOv8的环境、准备训练数据集、训练权重文件以及使用模型进行预测。

希望以上信息对您有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Yolov8改进模型后使用预训练权重迁移学习训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_44957800/article/details/130421475)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [YOLOV8进行疲劳驾驶检测（一）训练模型和生成权重文件](https://blog.csdn.net/m0_47211450/article/details/130883791)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]