yolov8 8400

YOLOv8的输出为【N，cls 4,8400】，其中N代表批量大小，cls代表类别数量，8400是输出的单元格数目。这个输出形状是由网络结构和输入大小决定的。与YOLOv5相比，YOLOv8的输出形状有一些差异。YOLOv8取消了anchor，因此总的bbox数目降低了三倍。此外，YOLOv8还取消了bbox的置信度，将bbox置信度与分类进行融合。这些调整可能会影响到输出的形状和含义。如果需要保持YOLOv8的输出和YOLOv5的顺序一致，需要对输出的位置进行通道变换。具体的操作可以在相关代码中进行修改。如果需要将YOLOv8模型转换为ONNX格式，可以使用相应的脚本进行转换。比如，可以使用下面的脚本将预训练模型转换为ONNX格式：

import torch
net = torch.load('yolov8.pt', map_location='cpu')
net.eval()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
torch.onnx.export(net, dummy_input, 'yolov8.onnx', export_params=True, input_names=['input'], output_names=['output'])

这样就可以将YOLOv8的预训练模型转换为ONNX格式，并保存为`yolov8.onnx`文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOV8模型训练+部署（实战）](https://blog.csdn.net/caobin_cumt/article/details/131009067)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [yolov8目标检测onnx推理及后处理实现](https://blog.csdn.net/jameschen9051/article/details/131069271)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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