yolov8 use yolov5 pt file

很抱歉，目前不存在 YOLOv8 模型。如果您想要使用 YOLOv5 的权重文件 (`*.pt`) 进行目标检测任务，可以参考以下步骤：

1. 下载 YOLOv5 源代码：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

2. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

3. 下载 YOLOv5 的权重文件（`*.pt`）。

4. 修改 YOLOv5 源代码中的 `models/yolo.py` 文件，将模型的输出通道数从80改为类别数量，例如：

# 修改 num_classes
class YOLOv5(nn.Module):
    def __init__(self, cfg, ch=3, nc=80):
        super(YOLOv5, self).__init__()
        self.model, self.save = parse_model(deepcopy(cfg), ch=[ch], nc=nc)
        self.stride = torch.tensor([8, 16, 32])
        self._initialize_biases()       

    def forward(self, x):
        yolo_outputs = []
        for i, (module_def, module) in enumerate(zip(self.model, self.model.model)):
            if module_def["type"] in ["Conv", "Bottleneck"]:
                x = module(x)
            elif module_def["type"] == "SPP":
                x = module(x)
            elif module_def["type"] == "Upsample":
                x = module(x, self.model.model[i - 1].get_output_shape())
            elif module_def["type"] == "YOLO":
                yolo_outputs.append(module(x))
                if self.save:
                    yolo_outputs[-1] = yolo_outputs[-1], x
                if i < len(self.model.model) - 1:  # 将 x 传入下一层
                    x = self.model.model[i + 1](yolo_outputs[-1][0])
        return yolo_outputs if self.training else torch.cat(yolo_outputs, 1)

5. 使用 `torch.hub` 加载 YOLOv5 权重文件：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/your/yolov5.pt', force_reload=True)

6. 使用加载的模型进行目标检测：

import cv2

img = cv2.imread('path/to/your/image.jpg')
results = model(img)

注意：以上步骤仅供参考，具体的操作可能会因实际情况而有所不同。此外，使用 YOLOv5 的权重文件进行目标检测，可能会存在精度下降等问题，建议使用 YOLOv5 的原版代码进行训练和推理。