yolov8继续训练命令

要继续训练 YOLOv8，你可以使用以下命令：

python train.py --data data/custom.data --cfg cfg/yolov3-custom.cfg --weights weights/last.pt --batch-size 64 --epochs 100

在这个命令中，你需要根据你自己的数据和配置文件路径进行修改。下面是一些参数的解释：

- `--data`: 数据集的配置文件路径。
- `--cfg`: YOLOv8的模型配置文件路径。
- `--weights`: 之前训练的权重文件路径，可以使用预训练的权重（如 COCO 权重）或上次训练得到的权重。
- `--batch-size`: 每个批次的图像数量。
- `--epochs`: 训练的轮数。

记得在训练之前，确保你已经准备好了数据集和配置文件，并下载了预训练的权重文件。此外，你可能还需要根据你的硬件和需求进行其他参数的调整。

相关问题

yolov8继续训练模型的代码

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。如果你想继续训练YOLOv8模型，你可以使用Darknet框架提供的代码。

以下是使用Darknet框架继续训练YOLOv8模型的步骤：

1. 下载Darknet框架：首先，你需要下载Darknet框架，可以从GitHub上找到它的源代码。

2. 配置Darknet：在下载完成后，你需要根据你的环境配置Darknet。这包括设置Makefile文件中的参数，如GPU、CUDNN、OpenCV等。

3. 准备数据集：接下来，你需要准备用于训练的数据集。数据集应包含图像和相应的标注文件，标注文件可以是YOLO格式（如.txt文件）或其他常见格式（如.xml、.json等）。

4. 配置模型：在Darknet中，YOLOv8的配置文件是一个文本文件，通常命名为yolov3.cfg。你可以根据需要修改该配置文件，例如更改网络结构、调整超参数等。

5. 转换标注格式：如果你的数据集标注文件不是YOLO格式，你需要将其转换为YOLO格式。可以使用脚本或工具来完成这个转换过程。

6. 更新类别数：在配置文件中，你还需要更新类别数，确保与你的数据集中的类别数一致。

7. 开始训练：一切准备就绪后，你可以运行Darknet提供的训练命令来开始训练YOLOv8模型。命令通常是类似于"./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov3.cfg darknet53.conv.74"这样的形式。

请注意，以上步骤只是一个大致的指导，具体的操作可能会因你的环境和需求而有所不同。在实际操作中，你可能还需要处理数据增强、调整学习率、保存模型等其他任务。

darknet yolov3断续训练 命令

断续训练YOLOv3的命令是通过使用之前训练好的权重文件来继续训练模型。根据引用\[2\]中提供的信息，可以使用以下命令进行断续训练：

./darknet detector train mydata/mydata.data mydata/yolov4.cfg backup/yolov4.finnal.weights -gups 0,1,2 -maps

其中，"./darknet"是执行Darknet的可执行文件，"detector train"表示进行训练操作，"mydata/mydata.data"是数据集的配置文件路径，"mydata/yolov4.cfg"是YOLOv4的配置文件路径，"backup/yolov4.finnal.weights"是之前训练好的权重文件路径，"-gups 0,1,2"表示使用0、1、2号GPU进行训练，"-maps"表示计算并显示mAP（mean average precision）。

通过使用这个命令，你可以在之前训练的基础上继续训练YOLOv3模型。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [使用darknet训练yoloV3](https://blog.csdn.net/qq_22764813/article/details/84674361)[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^insertT0,239^v12^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Darknet YoloV4编译+训练（避免踩坑）](https://blog.csdn.net/qq_49838648/article/details/124820044)[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^insertT0,239^v12^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]