YOLOv8模型训练_yolov8保存现有的权重,训练新模型

模型训练推理环境搭建参考https://blog.csdn.net/qq_47540436/article/details/137524454

一. 下载源码

https://github.com/ultralytics/assets
Pycharm打开下载的源码，进入虚拟环境安装模型训练所需的包
pip install ultralytics

二、预训练权重下载

1. 源码下载界面中的readme文件中往下翻，找到yolov8n的预训练权重，点击下载

2. 验证环境配置是否成功，复制下面的代码来验证一下是否可以运行

   yolo predict model=yolov8n.pt source=‘ultralytics/assets/bus.jpg’
   

三、yaml文件

修改VOC.yaml、yolov8.yaml（ultralytics-main/ultralytics/cfg)参数参考https://blog.csdn.net/qq_47540436/article/details/137524454

四、修改配置文件

设置好需要训练的数据集路径、所使用的具体yolo模型要加载的预训练权重文件,并且设置所需的epoch数量。
设置参数路径D:\ultralytics-main\ultralytics\cfg\default.yaml
data = datasets/glass.yaml
model = yolov8n.yaml
pretrained = ultralytics/yolov8n.pt
epoch = 100
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