yolov8m.pt 怎么使用

YOLOv8m.pt是一个预训练模型，通常用于目标检测任务，它是YOLOv8系列的一个轻量级版本，可能是基于PyTorch的模型。`yolov8m.pt`文件通常包含了模型的权重和结构信息，要使用它，你需要遵循以下步骤：

1. **安装依赖**：确保已经安装了PyTorch库和相关的深度学习框架如torchvision。

2. **加载模型**：

   import torch
   from torchvision.models.detection import yolo_v8_m
   model = yolo_v8_m(pretrained=True)

`pretrained=True`表示加载预训练好的权重。

3. **前向推理**：

   # 加载图像或视频帧
   img = ...  # PIL Image or Tensor
   with torch.no_grad():
       output = model(img)

输出可能包含物体位置和类别信息。

4. **处理预测结果**：

   boxes, scores, labels = output['boxes'], output['scores'], output['labels']

`boxes`, `scores` 和 `labels` 分别代表检测到的目标的位置、置信度分数和类别标签。

5. **可视化**（如果需要）：
使用像`matplotlib`这样的库展示检测到的对象。