yolov8.yaml 如何配置yolov8n

YOLOv8n是一种基于YOLOv8的目标检测模型，它增加了对多尺度物体检测的支持。`yolov8.yaml`文件是YOLOv8模型训练和部署的配置文件，用于指定网络结构、数据预处理、优化器参数等关键设置。配置`yolov8n`通常需要对原配置进行一些修改：

1. **添加更多锚点**：YOLOv8n增加了更多的锚框大小，以便检测更大范围内的物体。你需要在`.yaml`文件中的`anchors`部分增加对应的锚点。

# 示例（对于YOLOv8n-m）
anchors:
  - [10, 13]
  - [16, 30]
  - [33, 23]
  - [30, 61]
  - [62, 45]
  - [59, 119]
  - [116, 90]
  - [156, 198]
  - [373, 326]

2. **调整超参数**：由于更大的模型规模，可能需要调整学习率、批大小、训练步数等。例如：

optimizer:
  _target_: torch.optim.SGD
  lr: 0.001
  momentum: 0.937
  weight_decay: 0.0005
  freeze_darknet53: false

3. **数据集路径**：如果你使用的不是默认的数据集路径，记得更新`data`部分：

dataset:
  names: ["your_dataset.names"]
  train: "your_train_data"
  val: "your_val_data"

4. **训练目标**：将`model`部分设置为`custom`，并指明权重路径（如果从头开始训练）：

model:
  name: custom
  path: "path_to_your_pretrained_weights/yolov8.weights" # 或者None表示随机初始化

完成以上步骤后，你可以运行`yolov8-train.py`命令训练YOLOv8n模型。在训练过程中，根据验证集性能调整超参数，直到达到满意的结果。