Mambayolo没有公开的训练参数，只能从头训练么？

Question

按照原论文，Mambayolo最小的模型Mambayolo-T在coco2017数据集上从头训练500代，算力要求还是太高啦，如果用训练好的yolov8n.pt权重文件作为初始参数进行训练的话，效果会好一点么，还是会变差

Answer 1

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使用训练好的yolov8n.pt权重文件作为初始参数进行训练可能会使模型的效果更好，因为预训练的权重包含了在大规模数据集上学习到的更丰富的特征表示。这样的初始参数可以使模型更快收敛，同时可能有助于提高模型的泛化能力。 以下是使用训练好的yolov8n.pt权重文件进行迁移学习的示例代码：

from models import Darknet
import torch
# 加载yolov8n.pt权重文件
model = Darknet(cfg='cfg/yolov8n.cfg')
model.load_state_dict(torch.load('weights/yolov8n.pt'))
# 在coco2017数据集上训练500代
# 这里省略训练代码，假设已经定义了train函数
train(model, 'coco2017', num_epochs=500)
# 保存迁移学习后的模型
torch.save(model.state_dict(), 'weights/mambayolo-t.pt')

请注意，结果取决于具体情况，有时迁移学习可能提高性能，但也可能会带来一些负面影响。可以尝试在验证集上评估模型性能，并根据结果进行调整。