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yolov8模型的yolov8.yaml

时间: 2025-04-26 20:09:53 浏览: 60

### YOLOv8 模型配置文件 `yolov8.yaml` 的内容及参数说明 #### 参数配置 YOLOv8 使用 YAML 文件来定义模型架构和其他训练设置。此配置文件包含了多个部分，用于指定不同组件的行为和属性。 - **超参数 (Hyperparameters)**：这部分设置了学习率、动量以及其他优化器相关的参数[^1]。 ```yaml train: lr0: 0.01 # 初始学习率 momentum: 0.937 # 动量因子 ``` - **数据增强 (Data Augmentation)**：描述了如何处理输入图像以增加多样性并提高泛化能力。 ```yaml augment: hsv_h: 0.015 # 色调变化范围 hsv_s: 0.7 # 饱和度变化范围 hsv_v: 0.4 # 明亮度变化范围 ``` #### 模型整体结构 ##### Backbone模块 Backbone 是指网络的基础特征提取层，在YOLOv8中通常采用CSPNet作为骨干网，它能够有效地减少计算成本的同时保持良好的性能表现。 ```yaml backbone: - Focus: [3, 64, 3] # 输入通道数、输出通道数以及卷积核大小 ... ``` ##### Head模块 Head负责最终预测框的位置回归与类别分类任务。对于目标检测而言，head会生成边界框坐标及其对应的置信度得分。 ```yaml head: nc: 80 # 类别数量 anchors: [[10,13], ... ] # 锚点尺寸列表 ``` #### 模型结构输出最后，该配置还规定了模型的具体输出形式，比如是否启用混合精度训练等功能选项。 ```yaml model: export_to_onnx: False # 是否导出ONNX格式 use_amp: True # 是否使用自动混合精度 ``` 通过上述配置项可以灵活调整YOLOv8的各项特性，从而适应不同的应用场景需求。

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