怎么修改yolov8预测框

### 如何调整或自定义 YOLOv8 模型生成的预测边界框

#### 修改配置文件中的参数设置
为了调整YOLOv8模型生成的预测边界框，可以编辑用于训练和推断阶段的配置文件。这些配置通常位于`.yaml`文件中，其中包含了诸如输入尺寸、锚点大小和其他影响边界框生成的关键参数[^1]。

对于想要改变默认行为的情况，比如调整输出边框的比例尺或是形状特性（例如旋转角度），则需特别关注如下几个方面：

- **Anchor Boxes**: 锚点框决定了网络在不同尺度上寻找物体的能力。通过重新计算适合特定数据集的新锚点值来优化检测效果。

- **Input Size**: 输入图片分辨率会影响最终得到的目标位置估计精度；适当增大可提高小物件识别率但会增加运算负担。

#### 编辑源码实现更复杂的定制化需求
当简单的参数调节无法满足项目特殊要求时，则可能涉及到对框架内部逻辑做出更改。这包括但不限于修改损失函数权重分配策略以强调某些类型的误差惩罚程度更高一些，或者是引入额外机制处理特殊情况下的定位偏差修正等问题。

具体到代码层面的操作方法，在官方文档里有较为详细的指导说明可供参考学习。如果要直接作用于已有的预训练权重之上而不破坏原有结构的话，建议采用继承类的方式扩展功能而不是直接改动原版库文件[^2]。

from ultralytics import YOLO
import torch

class CustomYOLO(YOLO):
    def __init__(self, cfg='yolov8n.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None):  # customize init function
        super().__init__(cfg, ch, nc)

        self.anchors = anchors if anchors is not None else [[10,13], [16,30], [33,23]] 

model = CustomYOLO()

上述例子展示了一个简单的方法去创建子类并重写初始化部分以便传入新的锚点列表作为成员变量存储起来供后续调用使用。

#### 调整置信度阈值与NMS IoU门限
除了以上提到的技术手段外，还可以通过对后处理步骤里的两个重要参数——置信度阈值(`conf_thres`)以及非极大抑制交并比(`iou_thres`)做细微变动从而间接达到微调目的。这两个超参控制着哪些候选区域会被保留下来成为最终的结果输出，并且它们之间存在相互制约关系：降低前者可以让更多潜在对象进入视野范围之内，而升高后者有助于减少冗余重复标记现象的发生频率[^3]。