yolov8训练时,老是自动加载yolov8n.pt预训练权重,而不是我设置的yolov8s.pt预训练权重怎么回事?
时间: 2024-10-15 11:01:03 浏览: 498
在YOLOv8训练过程中,如果模型总是自动加载`yolov8n.pt`预训练权重,而不是你指定的`yolov8s.pt`,这可能是由于几个原因:
1. **默认路径**:YOLOv8的训练脚本可能有一个默认的预训练权重查找路径,这个路径被硬编码或者按照一定的顺序优先级查找,所以它首先尝试加载`yolov8n.pt`。
2. **配置文件**:检查你的训练配置文件(如`.yaml`文件),确认是否正确设置了`weights`参数,指定你想使用的预训练权重文件名。如果没有明确指定,系统可能会使用默认的或最近加载过的权重。
3. **文件位置**:确认预训练权重文件的确保在正确的目录下,并且名字拼写无误。如果不是放在预期的位置,训练脚本可能找不到`yolov8s.pt`而选择其他默认项。
4. **版本对应**:`n` 和 `s` 版本的区别在于网络结构和大小,如果你指定了错误的版本,比如一个小的模型去加载大模型的预训练权重,那也可能导致加载失败。
5. **环境变量**:有些工具或命令行工具可能会读取环境变量来设置默认路径,检查一下是否有相关的环境变量影响了权重的选择。
为了解决这个问题,你可以按以下步骤排查:
相关问题
训练时加载yolov8s.pt预训练权重
YOLOv8s是一种流行的物体检测算法,它基于YOLO(You Only Look Once)系列模型。`yolov8s.pt`是一个预训练的权重文件,通常包含了模型在大量数据上训练得到的基础特征。当你想要在一个新的项目中使用YOLov8s,特别是在没有从头开始训练的情况下,加载预训练权重可以帮助加快模型收敛速度并提高初始性能。
在实际操作中,如果你正在使用PyTorch这样的深度学习框架,加载`yolov8s.pt`预训练权重的基本步骤如下:
1. **安装依赖**:首先确保已经安装了`torch`, `torchvision`以及`yolov8`相关的库。
```bash
pip install torch torchvision
```
2. **导入模块**:
```python
import torch
from yolov8.models.common import Darknet
```
3. **加载模型和权重**:
```python
model = Darknet('yolov8.cfg') # 'cfg'指代YOLOv8s的配置文件
# 如果你的权重文件不在默认路径下,可以指定完整路径
model.load_darknet_weights('path/to/yolov8s.pt')
```
4. **调整模型大小和前向传播**:
```python
model.eval() # 将模型设置为评估模式
image = ... # 输入图像
outputs = model(image)
```
预训练权重yolov8s.pt下载
### 下载 YOLOv8s 预训练权重 .pt 文件
为了获取 YOLOv8s 的预训练权重文件,可以访问指定的存储库并按照以下说明操作:
#### 访问存储库
前往提供的链接地址:<https://gitcode.com/open-source-toolkit/a0a37> 或者官方 GitHub 地址 <https://github.com/ultralytics/ultralytics>[^1][^3]。
#### 寻找特定模型
在页面上查找 `YOLOv8s.pt` 这一选项。此版本属于较小规模但依然高效能的选择之一,在多种场景下表现出良好的平衡性。
#### 获取文件
- **GitCode**: 如果选择了 GitCode 平台,则可以在项目的 Releases 页面找到对应的 `.pt` 文件直接下载。
- **GitHub**: 对于 GitHub 用户来说,同样可以通过 Releases 标签页来定位到最新的发布版本,并从中选取所需的预训练模型进行下载[^3]。
```bash
# 使用 wget 命令行工具下载 (以 GitHub 为例)
wget https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s.pt
```
完成上述步骤后即可获得 YOLOv8s 的预训练权重文件用于后续的目标检测任务或其他研究工作。
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