yolov8训练好的模型

为了训练好yolov8模型，需要进行以下步骤：

1. 确定训练数据集和模型参数，可以参考cfg文件夹下的default.yaml文件。
2. 使用命令行进行训练，例如使用如下命令：nohup yolo task=detect mode=train model=./mydata/yolov8s.yaml data=./mydata/tielu.yaml epochs=500 batch=64 device=0,1 single_cls=True pretrained=./mydata/yolov8s.pt &。
3. 训练完成后，可以将模型进行转换和部署，可以参考官方提供的yolov8s.yaml文件进行更改。

如果你已经完成了yolov8的训练，那么你可以在训练完成后的输出目录中找到训练好的模型文件，一般为.pt格式的文件。你可以使用以下代码来加载模型并进行预测：

import torch
from models import *
from utils.datasets import *
from utils.utils import *

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 加载模型
model = Darknet('cfg/yolov8s.cfg', img_size=416).to(device)
model.load_state_dict(torch.load('path/to/your/trained/model.pt', map_location=device)['model'])

# 加载数据集
dataset = LoadImages('path/to/your/images', img_size=416)

# 进行预测
for path, img, im0s, _ in dataset:
    img = torch.from_numpy(img).unsqueeze(0).to(device)
    pred = model(img)
    pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)
    # 处理预测结果
    ...