yolov8训练模型为什么不用best.pt
时间: 2025-03-04 09:17:25 浏览: 54
### YOLOv8 训练过程中不使用 `best.pt` 的原因
在YOLOv8的训练流程中,模型权重文件的选择对于最终模型的效果至关重要。通常情况下,在许多深度学习项目中,开发者会选择保存验证集上表现最好的模型参数作为最佳模型(`best.pt`)。然而,在某些特定场景下,可能并不会直接采用该方法。
#### 验证损失波动的影响
当训练过程存在较大的验证损失波动时,简单地选取最低验证损失对应的模型可能会导致过拟合现象的发生[^2]。此时所得到的最佳模型未必能在未见过的数据上有良好的泛化能力。因此,为了确保模型具有较好的鲁棒性和稳定性,有时会考虑其他因素而非仅仅依赖于单次最优的表现。
#### 平均多个checkpoint提高泛化性能
另一种常见做法是在整个训练周期内定期保存checkpoints,并通过对这些checkpoint取平均值来构建最终使用的模型。这种方法可以有效减少因偶然性引起的误差,从而提升整体泛化效果。具体到YOLO系列的目标检测任务中,这种方式有助于平衡不同阶段学到的不同特征模式之间的差异,进而增强模型对各类物体识别的能力。
#### 考虑最新状态下的模型改进
除了上述两点外,还有可能是出于实验设计上的考量——即希望评估最新的模型更新情况而不是历史记录中最优的那个版本。特别是在快速迭代开发期间,研究人员往往倾向于关注当前配置下所能达到的最大潜力,而不仅仅是过去某一时点的成绩。
```python
import torch
def load_latest_model(checkpoint_dir):
checkpoints = sorted([f for f in checkpoint_dir.iterdir() if f.is_file()])
latest_checkpoint_path = checkpoints[-1]
return torch.load(latest_checkpoint_path)
model = load_latest_model(Path('path/to/checkpoints'))
```
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