yolov8如何扩大图片尺寸由256到640

根据提供的引用内容，你可以通过自定义修改yolov8的predict.py和train.py文件来扩大图片尺寸由256到640。

在predict.py文件中，你可以找到以下代码：

img_size = opt.img_size  # 输入图像的尺寸，默认为256

你可以将其修改为：

img_size = 640  # 将输入图像的尺寸修改为640

在train.py文件中，你可以找到以下代码：

img_size = opt.img_size  # 输入图像的尺寸，默认为256

你可以将其修改为：

img_size = 640  # 将输入图像的尺寸修改为640

这样，你就成功地将yolov8的图片尺寸由256扩大到640了。

相关问题

yolov8修改图片尺寸

要修改YOLOv3的输入图片尺寸，需要进行以下步骤：

1. 打开YOLOv3配置文件，通常是一个`.cfg`文件。可以使用文本编辑器（如Notepad++）打开。

2. 找到`[net]`部分，在这里设置模型的输入尺寸。默认情况下，YOLOv3使用416x416的尺寸。你可以修改`width`和`height`的值来更改输入图像的尺寸。

例如，将`width=416`和`height=416`改为`width=608`和`height=608`，即可将输入图像的尺寸改为608x608。

3. 接下来，你还需要修改配置文件中涉及锚点（anchors）和检测层（detection layer）的部分，以适应新的输入尺寸。

在YOLOv3配置文件中，可以找到类似于`[yolo]`或`[convolutional]`的部分。修改其中的`width`和`height`属性，使其与输入图像的尺寸相匹配。

4. 保存修改后的配置文件。

这样，你就可以使用修改后的YOLOv3配置文件来进行目标检测，并且输入图像的尺寸已经被修改为你所希望的尺寸。注意，修改输入尺寸可能会对模型的性能产生一定影响，需要进行适度调整和优化。

yolov8更改图片尺寸

根据您提供的引用内容，我们可以得出结论：Yolov5并没有直接提供修改输入图像尺寸的选项。但是，您可以通过对Yolov5代码进行修改来实现这一目的。您可以修改`yolov5/models/yolo.py`文件中的`forward`方法以修改输入图像的尺寸。具体而言，您可以使用`torch.nn.functional.interpolate`函数来调整图像的大小。请注意，在修改代码之前，请确保您已经熟悉Yolov5的代码结构和相关知识。