YOLOv8實現(xiàn)任意目錄下命令行訓練

問題

當你使用YOLOv8命令行訓練模型的時候，如果當前執(zhí)行的目錄下沒有相關(guān)的預訓練模型文件，YOLOv8就會自動下載模型權(quán)重文件。這個是一個正常操作，但是你還會發(fā)現(xiàn)，當你在參數(shù)model中指定已有的，在其他目錄下的預訓練模型文件，YOLOv8還是會一樣去下預訓練模型文件，直接無視model參數(shù)指定，于是多數(shù)開發(fā)者都是確保在當前目錄下有YOLOv8模型預訓練文件，然后再從當前目錄下執(zhí)行下面的命令行訓練：

yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt epochs=5 batch=1 data=D:pythonmy_yolov8_train_demodm_dataset.yaml

解決

無法從任意一個目錄下發(fā)起YOLOv8模型訓練是個問題！要解決這個問題其實很簡單，YOLOv8是有個全局設置參數(shù)的，它支持從設置的目錄下尋找預訓練權(quán)重文件，同時支持把訓練結(jié)果保存到指定目錄下。這樣設置好以后，我們就可以從任意目錄下發(fā)起YOLOv8模型訓練了，YOLOv8框架默認支持通過命令行修改這些設置參數(shù)的。

檢查配置

yolo settings

修改配置

常用的配置選項支持：

簡單粗暴，直接修改配置文件拉倒了，修改好了以后，我真的可以了

C:UsersAdministratorAppDataRoamingUltralyticssettings.yaml

這次是真的可以了。

審核編輯：湯梓紅