将 YOLOv11 的 .pt 模型转换为 YOLOv8 格式需要特定的处理流程 机器学习 计算机视觉cv
将 YOLOv11 的 .pt 模型转换为 YOLOv8 格式需要特定的处理流程。以下是完整的转换指南：
转换原理
YOLOv11 和 YOLOv8 的核心差异在于：
- 模型结构：v11 使用 RepVGG 或 Swin Transformer 等新型骨干网络
- 输出头：v11 可能使用解耦头或 Anchor-Free 设计
- 后处理：v8 使用 Task-Aligned Assigner 而非 v11 的 SimOTA
转换步骤
方法一：使用 Ultralytics 官方转换（推荐）
from ultralytics import YOLO
加载 YOLOv11 模型
model = YOLO(‘yolov11.pt’)
转换为 YOLOv8 格式
model.export(format=‘onnx’) # 先转 ONNX
v8_model = YOLO(‘yolov11.onnx’) # 加载为 v8 模型
v8_model.save(‘yolov8.pt’) # 保存为 v8 格式
方法二：手动权重映射（高级）
import torch
加载 v11 权重
v11_weights = torch.load(‘yolov11.pt’)[‘model’].state_dict()
创建 v8 模型
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
v8_model = DetectionModel(cfg=‘yolov8.yaml’)
关键层映射
mapping = {
‘backbone.conv1.weight’: ‘model.0.conv.weight’,
‘neck.fpn.0.conv.weight’: ‘model.15.cv1.conv.weight’,
# 根据实际结构添加更多映射…
}
权重转移
for v11_name, v8_name in mapping.items():
v8_model.state_dict()[v8_name].copy_(v11_weights[v11_name])
保存转换后模型
torch.save(v8_model.state_dict(), ‘yolov8_converted.pt’)
转换工具推荐
-
官方转换器：
yolo export model=yolov11.pt format=onnx
yolo train model=yolov11.onnx data=coco.yaml epochs=0 -
MMYOLO 转换器：
pip install mmyolo
mim run mmyolo convert yolov11.pt yolov8.pt
转换后验证
from ultralytics import YOLO
加载转换后模型
model = YOLO(‘yolov8.pt’)
验证性能
results = model.val(data=‘coco.yaml’)
print(f"mAP50-95: {results.box.map}") # 应与原始模型接近
测试推理
model.predict(‘bus.jpg’, save=True)
常见问题解决方案
问题1：输出维度不匹配
在转换脚本中添加维度适配
import torch.nn as nn
class OutputAdapter(nn.Module):
def init(self, in_channels, out_channels):
super().init()
self.adapter = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1)
def forward(self, x):return self.adapter(x)
在 v8 模型中添加适配层
v8_model.model[-1] = OutputAdapter(v11_output_dim, v8_output_dim)
问题2：后处理不兼容
使用 v8 的后处理替换
from ultralytics.utils.loss import v8DetectionLoss
v8_model.loss = v8DetectionLoss(v8_model)
问题3：Anchor 不匹配
更新 Anchor 设置
v8_model.model[-1].anchors = torch.tensor([
[10,13, 16,30, 33,23], # P3/8
[30,61, 62,45, 59,119], # P4/16
[116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
])
最佳实践建议
-
优先使用 ONNX 中转：ONNX 作为中间格式兼容性最好
-
微调转换后模型：
yolo train model=yolov8.pt data=yourdata.yaml epochs=50 -
使用转换验证脚本：
from ultralytics.utils.benchmarks import benchmark
benchmark(model=‘yolov8.pt’, imgsz=640)
重要提示：YOLOv11 非 Ultralytics 官方版本，转换效果取决于具体实现。建议优先使用官方 YOLOv8 模型训练，如需转换，请确保原始模型符合 Apache 2.0 许可。