本文详细解读了Yolov8项目，从正常训练的loss情况，尤其是从0训练和迁移训练的区别，到v5loader的缓存和解析机制。重点分析了label的缓存过程、数据处理流程，以及项目结构，包括配置文件、模型配置和训练配置。通过本文，读者能够掌握Yolov8的数据加载、配置修改和模型训练的核心知识。
项目地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics
安装命令：pip install ultralytics （不推荐）
推荐方式，源码安装：pip install -e . （下载代码，并进入目录）
通过本博文，可以了解yolov8的数据加载过程（缓存机制），数据配置文件修改与编写，训练超参数（loss参数、数据增强参数）修改与编写，并对整个yolov8项目体系结构有一个初步的认知。
1、正常训练loss情况
通过loss的变化，可以了解模型的收敛情况，以及当前模型对于数据集的拟合效果。
1.1 从0训练情况
训练代码
from ultralytics import YOLO
from pathlib import Path
if __name_
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