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加载预训练权重

加载预训练权重是使用yolov8进行目标检测的重要步骤之一。下面是加载预训练权重的步骤：

1.首先，需要从官方网站下载预训练权重文件，例如yolov5s.pt。

2.在Python中，使用以下代码加载预训练权重：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/weights.pt')

其中，'path/to/weights.pt'是预训练权重文件的路径。

3.加载预训练权重后，可以使用模型进行目标检测。例如，使用以下代码检测一张图片：

from PIL import Image

img = Image.open('path/to/image.jpg')
results = model(img)

其中，'path/to/image.jpg'是待检测的图片路径，results是检测结果。