使用yolov8预训练模型 - CSDN文库

### 如何使用YOLOv8预训练模型进行推理对于希望利用YOLOv8预训练模型执行目标检测任务的用户来说，可以通过加载已有的检查点文件来快速启动预测流程[^2]。具体操作如下： #### 加载YOLOv8模型并进行推理为了简化过程，假设已经安装了必要的库（如`ultralytics`），下面是一个简单的Python脚本例子，展示如何加载YOLOv8模型并对单张图片进行推理。 ```python from ultralytics import YOLO # Load a model model = YOLO('yolov8n.pt') # load an official model # Perform inference on an image file results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') ``` 这段代码首先导入了所需的模块，并通过指定路径加载了一个官方提供的小型YOLOv8模型(`yolov8n`)。接着，对一张网络上的公共测试图片进行了推断处理。 ### 微调YOLOv8预训练模型当现有的预训练权重不完全满足特定应用场景的需求时，可以选择基于现有数据集对该模型进行微调。这通常涉及到定义新的配置参数以及准备适当的数据格式以便于训练框架能够识别和解析。 #### 准备工作 - **环境搭建**：确保环境中包含了最新版的PyTorch和其他依赖项。 - **获取源码与预训练模型**：访问GitHub仓库中的发布页面下载最新的YOLOv5版本对应的预训练模型文件[^3]。（注意这里提到的是YOLOv5，但对于YOLOv8的操作类似） #### 开始微调一旦准备工作完成，就可以按照以下方式调整超参数并开始训练: ```python from ultralytics import YOLO # Initialize the pre-trained model with custom dataset configuration model = YOLO('path/to/custom_yolov8.yaml') # Fine-tune the model using your own dataset results = model.train(data='custom_dataset/', epochs=100, imgsz=640) # Validate and test after training is done metrics = model.val() ``` 上述代码片段展示了如何初始化带有自定义设置的YOLOv8实例，并指定了本地存储的自定义数据集路径用于训练。此外还设置了图像尺寸大小(imgsz)等重要参数以适应不同的硬件条件或性能需求。

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