yolov8不加载预训练权重

对于YOLOv8，如果你不想加载预训练权重，可以在模型初始化的时候将`pretrained=False`传递给相应的函数或类。这意味着模型将从头开始进行训练，而不会使用预训练的权重进行初始化。例如，在使用PyTorch框架时，可以这样定义一个不加载预训练权重的YOLOv8模型：

from models.yolov8 import YOLOv8

model = YOLOv8(pretrained=False)

这样，模型就会随机初始化参数，从零开始训练。如果你有自己的训练数据集，并且想完全自定义YOLOv8模型，这种方法是非常有用的。

相关问题

yolov5不加载预训练权重

如果您不想在yolov5中加载预训练权重，可以在训练脚本中设置--weights参数为空。这将导致模型使用随机初始化的权重进行训练，而不是使用预训练权重进行初始化。例如：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data coco.yaml --weights ''

请注意，这可能会导致模型的训练时间更长，并且需要更多的数据来达到与使用预训练权重相同的性能水平。

yolov8训练时，老是自动加载yolov8n.pt预训练权重，而不是我设置的yolov8s.pt预训练权重怎么回事？

在YOLOv8训练过程中，如果模型总是自动加载`yolov8n.pt`预训练权重，而不是你指定的`yolov8s.pt`，这可能是由于几个原因：

1. **默认路径**：YOLOv8的训练脚本可能有一个默认的预训练权重查找路径，这个路径被硬编码或者按照一定的顺序优先级查找，所以它首先尝试加载`yolov8n.pt`。

2. **配置文件**：检查你的训练配置文件（如`.yaml`文件），确认是否正确设置了`weights`参数，指定你想使用的预训练权重文件名。如果没有明确指定，系统可能会使用默认的或最近加载过的权重。

3. **文件位置**：确认预训练权重文件的确保在正确的目录下，并且名字拼写无误。如果不是放在预期的位置，训练脚本可能找不到`yolov8s.pt`而选择其他默认项。

4. **版本对应**：`n` 和 `s` 版本的区别在于网络结构和大小，如果你指定了错误的版本，比如一个小的模型去加载大模型的预训练权重，那也可能导致加载失败。

5. **环境变量**：有些工具或命令行工具可能会读取环境变量来设置默认路径，检查一下是否有相关的环境变量影响了权重的选择。

为了解决这个问题，你可以按以下步骤排查：