yolov8推理模型代码

你可以使用以下代码来实现YOLOv8的推理模型：

首先，你需要导入必要的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchvision.models import vgg16

接下来，定义YOLOv8的主要网络结构：

class YOLOv8(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=80):
        super(YOLOv8, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        
        # Backbone network (VGG16)
        self.backbone = vgg16(pretrained=True)
        
        # YOLO detection layers
        self.conv1 = nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(1024, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(512, 64, kernel_size=1, stride=1)
        self.conv4 = nn.Conv2d(1024, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv5 = nn.Conv2d(1280, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(7 * 7 * 1024, 7 * 7 * (num_classes + 5))
        
    def forward(self, x):
        x = self.backbone.features(x)
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.relu(self.conv3(x))
        x = F.relu(self.conv4(x))
        x = F.relu(self.conv5(x))
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

在上述代码中，使用了VGG16作为YOLOv8的主干网络，并定义了YOLO检测层。最后一个全连接层的输出维度为7x7x(num_classes + 5)，其中(num_classes + 5)是每个bounding box需要预测的类别数量加上边界框的坐标和置信度。

接下来，可以加载预训练的权重并进行推理：

model = YOLOv8()
model.load_state_dict(torch.load('yolov8_weights.pth'))
model.eval()

# 输入示例图像
input_image = torch.randn(1, 3, 416, 416)

# 进行推理
with torch.no_grad():
    output = model(input_image)
    
# 处理输出结果
# ...

这里，首先创建了YOLOv8的实例并加载了预训练的权重（`yolov8_weights.pth`）。接着，输入一个示例图像进行推理，并将输出保存在`output`变量中。

最后一步是处理输出结果，具体的处理方式会根据YOLOv8的输出格式和你的应用需求而有所不同。

这是一个基本的YOLOv8推理模型的代码示例，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。