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：

1. 模型结构：v11 使用 RepVGG 或 Swin Transformer 等新型骨干网络
2. 输出头：v11 可能使用解耦头或 Anchor-Free 设计
3. 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

1. 官方转换器：
   yolo export model=yolov11.pt format=onnx
   yolo train model=yolov11.onnx data=coco.yaml epochs=0

2. 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

1. 优先使用 ONNX 中转：ONNX 作为中间格式兼容性最好

2. 微调转换后模型：
   yolo train model=yolov8.pt data=yourdata.yaml epochs=50

3. 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。