Yolov8 图像分类

Yolov8是一种用于图像分类的模型。要使用Yolov8进行图像分类，可以按照以下步骤进行操作：
1. 修改yolov8/ultralytics/ultralytics/yolo/v8/segment/predict.py文件，根据需要进行自定义修改。
2. 修改yolov8/ultralytics/ultralytics/yolo/v8/segment/train.py文件，进行模型训练的自定义修改。
3. 使用yolo detect predict命令来预测图像分类结果，其中model参数为yolov8n.pt，source参数为"ultralytics/assets/bus.jpg"。

相关问题

yolov8图像分类权重

### 寻找YOLOv8用于图像分类的预训练权重

对于希望利用YOLOv8进行图像分类的研究者或开发者而言，获取合适的预训练权重至关重要。官方提供了不同规模版本的YOLOv8模型对应的预训练权重文件，这些文件能够显著加速模型收敛过程并提升最终性能。

#### 获取YOLOv8图像分类预训练权重的方法

为了下载适用于图像分类任务的YOLOv8预训练权重，可以访问指定资源库链接[^1]。该仓库内不仅包含了多种尺寸（如`yolov8n-cls.pt`, `yolov8s-cls.pt`等）的基础网络结构及其对应的最佳参数配置，还附带详细的文档说明如何加载这些权重到自定义项目中去。

具体操作上，在命令行环境中可以通过如下指令来启动基于特定预训练权重的新一轮训练：

# 使用预训练权重开始新的图像分类训练
yolo classify train data=./mnist160 model=yolov8n-cls.pt epochs=10 imgsz=64

上述例子展示了怎样通过提供`.pt`格式的预训练权重路径作为`model`参数值的方式来进行初始化设置[^2]。

此外，如果想要探索更多关于分割任务的支持，则可查阅专门针对此用途优化过的YOLOv8-seg预训练模型的相关资料[^3]。

yolov8图像分类

Yolov8 是一个目标检测算法，而不是图像分类算法。Yolov8 是基于深度学习的一种实时目标检测算法，它可以在图像中快速准确地检测出多个目标物体的位置和类别。与传统的目标检测算法相比，Yolov8 具有更高的速度和准确性。如果你想进行图像分类任务，可以使用其他的算法，比如 ResNet、VGG 等。