获取yolov8预测类别

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一种流行的物体检测算法，它通常用于实时场景中的目标检测任务。在完成图像分类后，YOLOv8会返回每个检测区域的信息，包括位置坐标和置信度得分。预测类别通常是通过模型内部的概率分布来确定的，这个概率反映了该区域对应各类别的可能性。

获取YOLOv8预测类别的步骤通常如下：

1. **前向传播**：将输入图像送入训练好的YOLOv8神经网络模型。
2. **解码**：模型会输出一组包含边界框和预测分数的网格，需要对这些结果进行解码，找出每个检测到的目标的位置。
3. **非极大抑制（NMS）**：为了去除重复的预测，应用非极大值抑制来选择最有可能的对象。
4. **类别识别**：从每个预测边界框对应的置信度得分最高的类别作为预测类别。

如果你在Python环境中使用YOLOv8库（如`pytorch-yolov5`或`ultralytics.yolov8`），可以按照库文档提供的API直接访问这些信息。例如，在`ultralytics.yolov8`中，你可以使用`model.predict()`得到`Prediction`对象，其中包含了`class`属性表示预测的类别。