使用yolov8s训练命令

您可以使用以下命令在YOLOv8s模型上进行训练：

yolo task=detect mode=train model=yolov8s.pt data=custom.yaml epochs=3 imgsz=640

这个命令将使用YOLOv8s模型，在自定义数据集上进行训练。您需要将自定义数据集的相关信息配置在custom.yaml文件中，并指定训练的总轮数为3，图像尺寸为640x640像素。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于 YOLOv8 的自定义数据集训练](https://blog.csdn.net/weixin_38739735/article/details/130256932)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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yolov8s训练怎么用yolov8s.pt文件来训练

YOLOv8s是一个流行的基于PyTorch的实时物体检测模型。它的训练通常涉及准备数据集、配置训练选项、加载预训练权重（如yolov8s.pt）并开始训练过程。以下是基本步骤：

1. **安装依赖**：首先，你需要安装必要的库，如torch、torchvision、yolov8等。可以使用pip命令安装：

   pip install torch torchvision opencv-python

2. **下载预训练模型**：Yolov8s的预训练模型（yolov8s.pt）可以从GitHub上获取，例如从MMDetection仓库。

3. **准备数据集**：将标注好的图片转换成Darknet所需的YOLO格式，通常是txt文件，包含每个框的位置和类别信息。

4. **配置训练脚本**：打开`yolov8s.py`之类的训练脚本，在其中设置训练参数，比如学习率、批大小、训练轮数等。重要的是，指定`model.load_darknet_weights('yolov8s.pt')`来加载预训练权重。

5. **启动训练**：运行训练脚本，命令行中提供训练数据路径和其他配置选项，例如：

   python yolov8s.py train --data_cfg data.yaml --weights yolov8s.pt --epochs 50

6. **监控训练**：训练过程中会输出损失值和其他指标，你可以通过观察这些信息来评估模型性能，并在必要时调整超参数。

yolov8怎么指定用yolov8s训练

要指定使用yolov8s进行训练，需要在训练命令中指定使用yolov8s的预训练权重文件。具体来说，可以使用以下命令进行训练：

python train.py --cfg cfg/yolov8s.cfg --weights yolov8s-seg.pt

其中，`--cfg`参数指定了使用的配置文件，`--weights`参数指定了使用的预训练权重文件。在这个例子中，我们使用了yolov8s的配置文件和预训练权重文件进行训练。