yolov8 default.yaml

yolov8的default.yaml是用于配置yolov8网络的默认配置文件。你可以在该配置文件中修改各种网络参数，例如输入图像尺寸、anchor boxes、类别数量等等。这个配置文件可以参考ultralytics/yolov8n.yaml文件或者ultralytics/ultralytics/yolo/configs/default.yaml文件。你可以使用python cli.py命令调用该配置文件进行模型训练或推理。此外，你还可以根据需要传递参数进行修改，具体的参数修改方式可以参考Ultralytics YOLOv8文档中的Configuration和Detection部分。

相关问题

yolov8n.yaml

yolov8n.yaml是一个YOLOv8模型的配置文件，用于目标检测任务。根据引用\[1\]中的信息，yolov8n.yaml是一种具有P3-P5输出的YOLOv8对象检测模型。它具有225层，3157200个参数和3157184个梯度，计算量为8.9 GFLOPs。该模型的参数配置为\[0.33, 0.25, 1024\]，表示深度为0.33，宽度为0.25，最大通道数为1024。这个模型的主要特点是在不同尺度上进行目标检测，并且可以检测80个不同的类别。如果你想了解更多关于YOLOv8模型的使用示例，可以参考引用\[1\]中提供的链接。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8源码逐行解读（yolov8.yaml）（更新中）](https://blog.csdn.net/qq_40835644/article/details/130085632)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

yolov8m.yaml

对于您的问题，我了解到yolov8m.yaml是YOLOv8模型的配置文件。在这个文件中，您可以设置模型的各种参数，如输入图像的大小、网络的层次结构、损失函数等。通过修改这个配置文件，您可以自定义和调整YOLOv8模型以适应您的特定任务和数据集。

如果您正在使用YOLOv8进行自定义训练，并且想要了解更多关于yolov8m.yaml配置文件的详细信息，我建议您查看YOLOv8的官方文档或参考相关的代码和教程。您可以在GitHub上找到一些示例代码和配置文件，这些示例可以帮助您更好地理解和使用yolov8m.yaml。

希望这个回答能够帮助您！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8 目标检测 | 自定义数据集](https://blog.csdn.net/weixin_38739735/article/details/129036220)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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