def from_yolov8(cls, yolov8_results) -> Detections: """ Creates a Detections instance from a [YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralytics) inference result. Args: yolov8_results (ultralytics.yolo.engine.results.Results): The output Results instance from YOLOv8 Returns: Detections: A new Detections object. Example: ```python >>> import cv2 >>> from ultralytics import YOLO >>> import supervision as sv >>> image = cv2.imread(SOURCE_IMAGE_PATH) >>> model = YOLO('yolov8s.pt') >>> result = model(image)[0] >>> detections = sv.Detections.from_yolov8(result) ``` """ return cls( xyxy=yolov8_results.boxes.xyxy.cpu().numpy(), confidence=yolov8_results.boxes.conf.cpu().numpy(), class_id=yolov8_results.boxes.cls.cpu().numpy().astype(int), mask=extract_yolov8_masks(yolov8_results), )
时间: 2024-04-18 16:24:04 浏览: 21
这段代码是一个静态方法`from_yolov8`,用于从YOLOv8的推断结果创建一个`Detections`对象。
以下是对这段代码的解释:
1. 静态方法`from_yolov8`接受两个参数:`cls`和`yolov8_results`。
2. `yolov8_results`是一个YOLOv8的输出结果,类型为`ultralytics.yolo.engine.results.Results`。
3. `from_yolov8`方法返回一个新的`Detections`对象。
4. 在返回的`Detections`对象中,使用了以下几个参数:
- `xyxy`:表示检测框的坐标,通过`yolov8_results.boxes.xyxy.cpu().numpy()`获取。
- `confidence`:表示置信度,通过`yolov8_results.boxes.conf.cpu().numpy()`获取。
- `class_id`:表示类别ID,通过`yolov8_results.boxes.cls.cpu().numpy().astype(int)`获取。
- `mask`:表示分割掩码,通过调用`extract_yolov8_masks(yolov8_results)`获取。
请注意,上述代码中使用了一个名为`extract_yolov8_masks`的函数来提取分割掩码。你需要确保该函数已经定义并返回了正确的分割掩码。
相关问题
@classmethod def from_yolov8(cls, yolov8_results) -> Detections: """ Creates a Detections instance from a [YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralytics) inference result. Args: yolov8_results (ultralytics.yolo.engine.results.Results): The output Results instance from YOLOv8 Returns: Detections: A new Detections object. Example: ```python >>> import cv2 >>> from ultralytics import YOLO >>> import supervision as sv >>> image = cv2.imread(SOURCE_IMAGE_PATH) >>> model = YOLO('yolov8s.pt') >>> result = model(image)[0] >>> detections = sv.Detections.from_yolov8(result) ``` """ return cls( xyxy=yolov8_results.boxes.xyxy.cpu().numpy(), confidence=yolov8_results.boxes.conf.cpu().numpy(), class_id=yolov8_results.boxes.cls.cpu().numpy().astype(int), mask=extract_yolov8_masks(yolov8_results), )
根据您提供的代码,`from_yolov8` 是一个类方法,用于从 YOLOv8 的推理结果创建一个 `Detections` 实例。该方法的实现假设您已经导入了 `ultralytics` 库,并根据需要实现了 `extract_yolov8_masks` 函数。
在 `from_yolov8` 方法中,使用 `yolov8_results` 的 `boxes` 属性获取边界框的坐标、置信度和类别ID,并将其转换为 NumPy 数组。然后,通过调用 `extract_yolov8_masks` 函数获取多边形区域的掩码。最后,将这些数据作为参数传递给 `cls` (即当前类)的构造函数,创建并返回一个新的 `Detections` 对象。
请确保根据您的需要实现或导入 `extract_yolov8_masks` 函数,并根据需要调整代码。另外,请确保已经正确导入了 `ultralytics` 库并安装了相应的依赖。
AttributeError: type object 'Detections' has no attribute 'from_yolov8'
根据提供的引用内容,报错信息是"AttributeError: type object 'Detections' has no attribute 'from_yolov8'"。这个错误意味着在类型对象'Detections'中没有名为'from_yolov8'的属性。
为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:
1. 检查代码中是否正确导入了相关模块和类。确保你已经正确导入了'Detections'类。
2. 确认你的代码中是否正确使用了'from_yolov8'属性。检查是否正确拼写了属性名,并确保它是'Detections'类的有效属性。
3. 查看相关文档或示例代码,了解如何正确使用'Detections'类。可能需要查看文档或示例代码中的示例,以确保你正确使用了该类的属性和方法。
4. 如果以上方法都没有解决问题,那么可能是因为你使用的版本或库不兼容。尝试更新或降级相关库的版本,以解决可能的兼容性问题。
下面是一个示例代码,演示了如何使用'Detections'类的'from_yolov8'属性:
```python
from detections import Detections
# 创建Detections对象
detections = Detections()
# 使用from_yolov8属性
detections.from_yolov8()
```