Yolov8从pytorch到caffe （三）训练模型并转换到caffemodel

wangxiaobei2017

已于 2023-03-29 16:43:53 修改

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分类专栏：深度学习训练与移植文章标签： caffe pytorch 深度学习

于 2023-03-29 15:47:01 首次发布

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本文详细介绍了如何将YOLOv8模型从PyTorch训练到Caffe，包括数据准备、模型训练、ONNX转换以及最终转换为Caffe模型的过程。在训练前，需要对数据进行YOLO格式转换，创建fall.yaml配置文件。训练时，使用命令行工具指定模型和数据参数。训练完成后，通过export功能将模型转为ONNX，再进一步优化输出结构。最后，通过示例将ONNX模型转换为Caffe模型，以便于边缘端部署。

Yolov8从pytorch到caffe （三）训练模型并转换到caffemodel

从官方文档可以看到，yolov8的训练可以采用命令行的方式进行，非常方便

yolo task=detect    mode=train    model=yolov8n.yaml      args...
          classify       predict        yolov8n-cls.yaml  args...
          segment        val            yolov8n-seg