yolov8返回值中没有xywh

YOLOv8是一种流行的物体检测算法，它基于YOLO系列（You Only Look Once）家族。通常情况下，YOLO模型的输出是一个包含预测框（bounding boxes）及其置信度、类别信息的数据结构。"xywh"代表的是每个检测框的位置信息，其中x和y是中心点的坐标，w和h则是宽度和高度。

然而，在某些版本的YOLOv8中，特别是那些采用中心点回归（center-based regression）而非传统的左上角到右下角的边界框表示法的变体，可能会不直接提供 xywh 格式。代之的是，可能是(xc, yc)为中心点坐标，(dw, dh)为相对于中心点宽度和高度的变化量，或者其他形式的中心点和尺寸偏移。这主要是为了简化计算并提高精度。

如果你发现YOLOv8的输出没有明确的 xywh 格式，可以查阅具体的官方文档或者源码，确认其返回值的具体结构。如果需要 xywh 格式的转换，你可以编写相应的脚本或函数来进行处理。