yolov8 yaml文件更改
时间: 2025-05-10 13:30:45 浏览: 23
### 修改 YOLOv8 的 YAML 配置文件
YOLOv8 使用 YAML 文件来定义模型架构和其他重要参数。为了调整模型配置,可以编辑这些 YAML 文件中的特定字段。
#### 调整输入尺寸
可以通过设置 `image_size` 参数改变网络的输入图像尺寸:
```yaml
image_size: 640 # 输入图片大小,默认为640像素
```
这会影响检测速度和精度之间的平衡[^2]。
#### 更改预训练权重路径
如果希望加载不同的预训练权重或解决重复加载的问题,则需指定正确的 `.pt` 文件位置:
```yaml
pretrained_weights: 'path/to/your/pretrained/model.pt'
```
确保此路径指向有效的预训练模型文件,并且只被程序读取一次以防止不必要的重新加载操作[^1].
#### 启用FLOPs计算功能
对于GFLOPS统计不显示的情况,确认是否启用了相应的选项。可以在YAML中加入如下条目开启性能分析工具的支持:
```yaml
compute_flops: True # 是否启用浮点运算次数(FLOPs)计算
```
当设为 `True` 时,将会输出每秒十亿次浮点运算(GigaFLOPS),有助于评估硬件资源消耗情况.
#### 支持不同规模变体的选择
为了让用户能够灵活切换到其他版本如 nano (n), small (s), large (l) 或 extra-large (x),可在配置项里添加一个变量用于控制具体使用的型号:
```yaml
model_variant: 'm' # 可选值有'n', 's', 'm', 'l', 'x'; 默认是'm'(medium)
```
通过更改这个键对应的字符串即可轻松实现多尺度模型间的转换.
#### 进行迁移学习准备
针对迁移学习的需求,在数据集部分适当调整类别数量(`nc`)以及锚框(anchor boxes)设定,使之匹配新任务的要求:
```yaml
nc: 80 # 类别数目;例如COCO数据集中共有80类目标
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # 锚框尺寸列表...
```
以上就是对YOLOv8 YAML配置文件的一些常见修改方法.
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