yolov8怎么关闭预训练权重

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个实时物体检测算法，它通常使用预训练权重初始化模型，以便快速学习和适应新任务。如果你想要关闭或不使用预训练权重，你需要在配置文件中进行设置。

在YOLOv8中，预训练权重通常存储在`.weights`文件中，比如`yolov8.weights`。如果你想从头开始训练，或者不加载预训练权重，你可以在命令行中指定`--cfg`选项，传入你的配置文件路径，并在配置文件中设置`weights`参数为`''`或`none`，示例如下：

python train.py --cfg yolov8.cfg --weights ''  # 或者
python train.py --cfg yolov8.cfg --weights none

这样，模型就不会尝试加载预训练权重了。请注意，这可能会导致训练速度较慢，因为模型需要从零开始学习特征。

相关问题

yolov8加入预训练权重

在使用yolov8进行训练时，可以加载预训练权重来提高训练效果。根据引用，我们可以从网址上下载不同版本的预训练权重。对于yolov8算法，可以使用yolov5s.pt作为预训练权重。接下来，我们需要进行一些代码上的修改来加载预训练模型。

首先，我们需要修改网络配置文件。根据引用，可以使用vim编辑器打开`ultralytics/models/v8/seg/yolov8x-seg.yaml`文件，然后修改其中的参数，例如将`nc`参数修改为自己训练的目标类别总个数。

然后，我们还需要修改默认配置文件。根据引用，可以使用vim编辑器打开`ultralytics/yolo/cfg/default.yaml`文件，然后在其中添加加载预训练模型的配置参数。可以将`model`参数修改为网络结构配置文件的路径，将`weights`参数修改为预训练模型的本地地址。

通过以上修改，我们就可以成功加载预训练模型并使用yolov8进行训练了。记得根据自己的需求调整其他参数，如`epochs`表示训练的轮数，`batch`表示每个批次的图像数量，`imgsz`表示输入图像的尺寸等等。

总结起来，加载预训练权重的步骤包括下载适合自己需求的预训练权重，修改网络配置文件和默认配置文件中的相关参数，然后即可成功加载预训练模型并进行训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

yolov8加预训练权重

很抱歉，根据提供的引用内容，没有提到yolov8的预训练权重。引用[1]中提到了yolov4的预训练权重需要自己进行训练，但没有提到yolov8的预训练权重。同时，引用[2]提供的链接是CSPDarkNet53的预训练权重，与yolov8不相关。如果您需要yolov8的预训练权重，建议您在MindSpore的官方网站或者相关社区中寻找更多信息，或者尝试联系MindSpore的开发团队以获取更准确的答案。