YOLOv8加载模型的3种方式说明：区别和适用场景是什么？
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《------正文------》
目录
- 引言
- 方式1：从YAML文件构建新模型
- 方式2：从预训练权重构建模型
- 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
- 模型训练
- 总结
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。
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