《博主简介》

小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。
👍感谢小伙伴们点赞、关注！

《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

项目名称	项目名称
1.【人脸识别与管理系统开发】	2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】
3.【手势识别系统开发】	4.【人脸面部活体检测系统开发】
5.【图片风格快速迁移软件开发】	6.【人脸表表情识别系统】
7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】	8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】
9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】	10.【基于深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】
11.【基于深度学习的安全帽目标检测系统】	12.【基于深度学习的120种犬类检测与识别系统】
13.【基于深度学习的路面坑洞检测系统】	14.【基于深度学习的火焰烟雾检测系统】
15.【基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统】	16.【基于深度学习的舰船目标分类检测系统】
17.【基于深度学习的西红柿成熟度检测系统】	18.【基于深度学习的血细胞检测与计数系统】
19.【基于深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】	20.【基于深度学习的水稻害虫检测与识别系统】
21.【基于深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】	22.【基于深度学习的路面标志线检测与识别系统】
23.【基于深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】	24.【基于深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】
25.【基于深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】	26.【基于深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】
27.【基于深度学习的人脸面部表情识别系统】	28.【基于深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】
29.【基于深度学习的智能肺炎诊断系统】	30.【基于深度学习的葡萄簇目标检测系统】
31.【基于深度学习的100种中草药智能识别系统】	32.【基于深度学习的102种花卉智能识别系统】
33.【基于深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】	34.【基于深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】
35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】	36.【基于深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】
37.【基于深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】	38.【基于深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】
39.【基于深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】	40.【基于深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】
41.【基于深度学习的遥感地理空间物体检测系统】	42.【基于深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
43.【基于深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】	44.【基于深度学习的野外火焰烟雾检测系统】
45.【基于深度学习的脑肿瘤智能检测系统】	46.【基于深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】
47.【基于深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】	48.【车辆检测追踪与流量计数系统】
49.【行人检测追踪与双向流量计数系统】	50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统】
51.【危险区域人员闯入检测与报警系统】	52.【高密度人脸智能检测与统计系统】
53.【CT扫描图像肾结石智能检测系统】	54.【水果智能检测系统】
55.【水果质量好坏智能检测系统】	56.【蔬菜目标检测与识别系统】
57.【非机动车驾驶员头盔检测系统】	58.【太阳能电池板检测与分析系统】
59.【工业螺栓螺母检测】	60.【金属焊缝缺陷检测系统】
61.【链条缺陷检测与识别系统】	62.【金属外观瑕疵检测】
63.【条形码检测识别】	64.【基于YOLOv10深度学习的交通信号灯检测识别】

二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------正文------》

引言

本文主要介绍一下YOLOv8加载模型的3种方式，并且详细说明3种方式的区别和使用场景。

方式1：从YAML文件构建新模型

model = YOLO("yolov8n.yaml")

这种方式根据给定的yolov8n.yaml配置文件创建一个新的YOLOv8模型实例。

• 配置文件包含了模型架构的所有细节，比如网络层的类型、参数等。
• 创建的新模型默认情况下不会带有任何预训练权重，除非后续通过其他方式加载权重。
• 使用这种方式可以在不依赖预训练权重的情况下定义模型结构，适用于需要从头开始训练的情况或者需要定制模型结构的场景。

方式2：从预训练权重构建模型

model = YOLO("yolov8n.pt")

这种方式直接加载一个预先训练好的模型，通常是.pt格式的PyTorch模型文件。

• 加载的模型不仅包含了模型架构信息，还包括了预训练得到的权重参数。
• 这是最常用的加载方式之一，特别是当您希望利用预训练模型进行预测或者进一步微调的时候。

使用预训练权重文件的主要作用是通过微调预训练权重，达到加快自己模型的训练速度的目的。

方式3：从YAML文件构建新模型，并将预训练权重转移到新模型

model = YOLO("yolov8n.yaml").load("yolov8n.pt")

这种方式首先根据yolov8n.yaml文件构建模型结构，然后使用load方法加载预训练权重。

• 这种方式结合了前两种方式的优点，即可以根据配置文件定义模型结构，并加载预训练权重。
• 如果模型结构在.yaml文件中有改动，但是仍然希望使用预训练权重初始化模型，则可以采用这种方式。
• 通常这种方式用于需要修改模型结构但仍想利用预训练权重的场景。

模型训练

加载完模型之后，就可以开始模型训练了。

results = model.train(data="datasets/data.yaml", epochs=150, batch=4)

总结

总结来说，选择哪种方式取决于您的具体需求：

• 如果需要从头开始训练一个模型，可以选择方式1。
• 如果想要直接使用预训练模型进行预测或微调，可以选择方式2。
• 如果需要修改模型结构并利用预训练权重，可以选择方式3。

---

好了，这篇文章就介绍到这里，如果对你有帮助，感谢点赞关注！

关注文末名片G-Z-H：【阿旭算法与机器学习】，发送【开源】可获取更多学习资源

好了，这篇文章就介绍到这里，喜欢的小伙伴感谢给点个赞和关注，更多精彩内容持续更新~~
关于本篇文章大家有任何建议或意见，欢迎在评论区留言交流！