yolov8中各个文件

### YOLOv8 项目结构和文件描述

#### 文件夹概述
YOLOv8 的典型项目结构如下：

- **`data/`**: 存储数据集配置文件以及预处理后的训练验证测试数据。这些配置文件通常用于指定图像路径、类别名称和其他元数据[^1]。

- **`models/`**: 包含模型架构定义的 Python 脚本，例如 `yolov8n.yaml`, `yolov8s.yaml` 等不同版本的网络配置文件。此目录下的 YAML 文件定义了每一层的具体参数设置[^2]。

- **`utils/`**: 实用工具函数集合，涵盖了从数据增强到评估指标计算的各种辅助功能模块。这里还可能包含了日志记录器、可视化脚本等功能组件[^3]。

- **`train.py`**: 主要负责启动整个训练过程。通过解析命令行参数来加载相应的配置项并初始化环境变量；接着实例化所需的数据加载器与优化算法对象；最后调用 fit 循环完成一轮或多轮迭代更新操作[^4]。

- **`val.py` & `test.py`**: 验证和测试阶段使用的入口程序。前者主要用于监控训练期间的表现情况，后者则侧重于最终性能评测。两者都会读取保存下来的权重文件并对新样本做出预测输出[^5]。

- **`detect.py`**: 提供了一个简单的推理接口，允许用户上传图片或视频流作为输入源，并返回检测框坐标及其对应的标签信息。该脚本内部会自动调整尺寸大小以适应特定分辨率需求[^6]。

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov8.pt', help='model path(s)')
    opt = parser.parse_args()

    model = attempt_load(opt.weights)
    
    source = "input_image.jpg"
    img = cv2.imread(source)

    results = model(img)
    print(results.pandas().xyxy[0])