训练yolov8指定了模型还是会找默认的yolov8n
时间: 2023-11-20 16:59:38 浏览: 47
根据引用中的描述,如果在train.py中指定了yaml参数为ultralytics/models/v8/yolov8m.yaml,则会使用m大小的模型进行训练;如果指定为ultralytics/models/v8/yolov8s.yaml,则会使用s大小的模型进行训练。如果直接指定为ultralytics/models/v8/yolov8.yaml,则会使用n大小的模型进行训练。因此,只要正确指定了yaml参数,就可以训练指定大小的模型,而不会使用默认的yolov8n模型。
相关问题
训练yolov8模型默认yolov8n
你是想问如何使用默认配置训练 YOLOv8 模型吗?如果是的话,YOLOv8n 是 YOLOv8 的默认配置,它是一种用于目标检测的深度学习模型。下面是一些基本步骤来训练 YOLOv8n 模型:
1. 数据集准备:首先,你需要准备一个包含带有标注框的图像的数据集。确保每个图像都有相应的标签,标签格式通常是 XML 或 TXT 文件。此外,你还需要一个包含类别信息的类别文件。
2. 配置文件:YOLOv8n 使用一个配置文件来定义模型的结构和超参数。你可以根据自己的需求进行修改,但通常情况下,默认的配置文件已经可以工作得很好。确保配置文件中包含正确的路径和参数信息。
3. 模型训练:使用训练数据集和配置文件开始训练模型。你可以使用常见的深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch 来实现训练过程。根据你选择的框架,按照相应的文档和示例代码来进行训练。
4. 模型评估和调优:训练完成后,你可以使用测试数据集来评估模型的性能。根据评估结果,你可以尝试调整模型的超参数或增加训练数据量来提升性能。
请注意,以上步骤只是一个基本的指导,实际训练过程可能会因你的具体需求和使用的框架而有所不同。建议你仔细阅读相关的文档和教程,并根据自己的需求进行调整。
yolov8训练默认参数
YOLOv8的训练默认参数如下:
- batch_size:默认为64,每个训练批次的图像数量。
- epochs:默认为300,训练的总轮数。
- learning_rate:默认为0.001,初始学习率。
- momentum:默认为0.9,动量参数用于加速训练过程。
- weight_decay:默认为0.0005,L2正则化的权重衰减参数。
- gamma:默认为0.1,学习率调整的衰减因子。
- lr_step:默认为[100, 200],学习率衰减的步数。
- save_interval:默认为10,保存模型的间隔(以轮数计)。
这些是YOLOv8的默认训练参数,在实际应用中可以根据数据集和任务的要求进行调整。