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在使用 Yolov8 加载预训练模型时，BN 层（Batch Normalization）的 eps 和 momentum 参数可能不会被更新。这一问题通常表现在预测结果与训练时的表现不一致，尤其是在模型迁移或使用不同训练数据集时更为明显。
BN 层参数未包含在参数字典中
在加载预训练模型时，参数字典中可能缺少 BN 层的 eps 和 momentum 参数。这种情况通常发生在预训练模型的参数格式与当前模型的 BN 层配置不一致时。
BN 层参数名不一致
预训练模型的 BN 层参数名可能与当前模型的 BN 层参数名不一致。例如，预训练模型中 BN 层的参数名可能使用了特定的命名规则，而当前模型中 BN 层的参数名可能有所不同。
首先，检查当前模型的 BN 层参数名是否与预训练模型的 BN 层参数名一致。可以通过查看模型的参数字典来实现这一点。
确保当前模型的 BN 层与预训练模型的 BN 层在参数名和数量上一致。如果不一致，可以考虑在当前模型中重新初始化 BN 层，或者修改 BN 层的参数名以匹配预训练模型。
在加载预训练模型时，可以使用 load_state_dict() 方法，但需要注意参数名的一致性。如果发现参数名不一致，可以手动调整参数名或重新初始化 BN 层。
确保 BN 层的 eps 和 momentum 参数可以被训练。可以通过在模型的前向传播或反向传播阶段重新初始化这些参数，或者在训练循环中特别处理 BN 层的参数更新。
通过以上方法，可以有效解决 BN 层参数未更新的问题，确保预训练模型在当前模型中能够正常运行。
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