yolov8 关键点检测香烟

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8可以用于检测图像或视频中的多个目标，并且在速度和准确性方面都有很好的表现。

关键点检测是指在目标检测的基础上，进一步检测目标的关键点位置。对于香烟的关键点检测，可以用于定位香烟的两端位置或者其他重要的特征点。

以下是YOLOv8关键点检测香烟的一般步骤：
1. 数据准备：收集包含香烟的图像数据，并进行标注，标注出香烟的边界框和关键点位置。
2. 模型训练：使用YOLOv8的网络结构，将标注好的数据作为训练集进行模型训练，以学习香烟的特征和关键点位置。
3. 模型推理：使用训练好的YOLOv8模型对新的图像进行推理，检测出香烟的边界框和关键点位置。
4. 关键点分析：根据检测到的关键点位置，可以进行进一步的分析和处理，例如计算香烟的长度、角度等信息。

相关问题

yolov11香烟缺陷检测

### 使用YOLOv11实现香烟缺陷检测的最佳实践

#### 数据准备与预处理
为了训练YOLOv11模型用于香烟缺陷检测，首先需要构建高质量的数据集。这包括收集大量不同类型的香烟图像并对其进行标注。对于每张图片中的缺陷部分，需精确地标记边界框及其类别标签[^1]。

import os
from PIL import Image, ImageDraw

def load_images_from_folder(folder):
    images = []
    for filename in os.listdir(folder):
        img_path = os.path.join(folder,filename)
        try:
            with open(img_path,'rb') as f:
                img = Image.open(f).convert('RGB')
                images.append((img, img_path))
        except Exception as e:
            print(f"Error loading {filename}: ", str(e))
    return images

#### 模型配置调整
针对特定应用场景——即香烟表面瑕疵识别任务，可能需要微调原始YOLO架构下的超参数设置来优化性能表现。比如可以适当增加网络层数或改变激活函数等以适应更细粒度的目标定位需求。

#### 训练过程管理
在实际操作过程中，建议采用迁移学习的方式初始化权重；同时利用早停法(Early Stopping)防止过拟合现象发生，并定期保存最佳验证效果对应的checkpoint文件以便后续部署使用。

#### 测试评估指标设定
完成上述准备工作之后，在测试阶段除了常规mAP(mean Average Precision)，还可以引入其他一些专门面向工业质检场景定义的质量评价标准作为辅助参考依据，如漏检率(FN Rate),误报率(FP Rate)。

yolov8修改置信度阈值

根据引用中的信息，yolov8中的标签分配方法TAL被更换为ATSS后，虽然除香烟外其他三类的准确率有所下降，但实际效果影响不大。因此，对于修改yolov8的置信度阈值，具体数值可能取决于具体应用场景和需求。没有提供明确的置信度阈值修改信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8~AP计算及极小目标的优化](https://blog.csdn.net/qq_29788741/article/details/130876551)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]