手把手教你使用yolov8
时间: 2025-02-20 20:24:15 AIGC 浏览: 51
### YOLOv8 使用教程
#### 创建YOLOv8模型实例
为了创建YOLOv8模型并准备其用于训练或推断,需先导入`ultralytics`库中的YOLO类。可以从预训练权重文件加载模型以便微调现有模型,也可以仅基于配置文件初始化一个新的未训练模型。
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
model_pretrained = YOLO("yolov8n.pt") # 可替换为其他版本的预训练权重文件名[^1]
# 初始化新模型结构而不使用预训练权重
model_scratch = YOLO("yolov8n.yaml") # 配置文件定义网络架构细节
```
#### 训练过程设置
一旦拥有了模型对象,则可以指定数据集和其他超参数来启动训练流程。这里展示了两种不同的方式来进行训练——一种是从已有的预训练状态继续学习;另一种则是完全从零开始构建新的检测器。
```python
# 继续训练已有模型
model_pretrained.train(epochs=5)
# 新建模型自定义化训练
model_scratch.train(data="coco128.yaml", epochs=5) # 数据集描述由yaml文件提供
```
#### 添加注意力机制(可选)
如果希望增强模型性能,可以通过引入特定类型的注意力模块实现这一点。例如,在YOLOv8上集成SENet提出的通道注意机制(SE Attention),这有助于提高特征表示能力从而改善最终效果[^3]。
```python
import torch.nn as nn
from senet.se_module import SELayer # 假设已经安装了相应的包
class CustomYOLO(YOLO):
def __init__(self, config_path=None, pretrained_weights=None):
super().__init__(config_path=config_path)
if isinstance(pretrained_weights, str): self.load_state_dict(torch.load(pretrained_weights))
# 向某些层之后插入SELayer...
for name, module in self.named_modules():
if 'backbone' in name and isinstance(module, (nn.Conv2d)):
setattr(self.get_submodule(name).parent(), f"{name}_seblock", SELayer(channel=module.out_channels))
custom_model = CustomYOLO(config_path='path/to/custom/yolo_config.yaml')
custom_model.train(data="your_dataset.yaml", epochs=5)
```
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