YOLOv8训练笔记

参考：http://t.csdnimg.cn/C1Ml2

参数

train代码

model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml')
model.load('yolov8n.pt') 

.yaml是指按照你自己设定重新训练模型，从零开始。
.pt文件是在预训练模型的基础上进行训练，yolov8n.pt预训练的是coco数据集中的80个类别，如果你的检测目标就在这80个中，那么你接下来的训练相当于提升了原来的检测能力；如果不在这80个中的话，其实还是相当于从头训练，时间也会更长一些。

device='CUDA'

这是选择运行的设施，如果有N卡，安装了cuda的pytorch，就可以选cuda，如果没有就选cpu，或者直接注释掉也不影响

data='dataset/NWPU-10.yaml'

指定数据集.yaml文件路径，通常用相对路径

 epochs=11,
 batch=1,

epoch