yolov8图像分类目标检测

### YOLOv8在图像分类中的应用

YOLOv8不仅适用于目标检测，在图像分类方面同样表现出色。为了实现这一功能，通常需要调整网络结构以适应特定的任务需求。

对于图像分类任务而言，YOLOv8可以通过修改最后一层来移除边界框预测部分并替换为全连接层来进行类别预测[^1]。具体来说：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n-cls.pt')  # 加载预训练的图像分类模型

此代码片段展示了如何加载一个专门用于图像分类的YOLOv8模型。通过指定`'yolov8n-cls.pt'`作为参数，可以获取到已经过优化以便于执行分类任务的小型版本模型。

### 训练过程

当准备好了数据集之后，就可以开始训练自己的图像分类器了。这一步骤涉及到了解包数据、定义损失函数以及设置优化策略等内容。

results = model.train(data='path/to/dataset', epochs=100, imgsz=640)

上述命令会启动训练流程，并指定了要使用的自定义数据路径、迭代次数（epochs），还有输入图片尺寸(imgsz)。

### 验证与评估

完成训练后，应当对新构建好的模型进行全面检验。这包括但不限于计算精度指标、绘制混淆矩阵等操作。

metrics = model.val()
print(metrics.top1, metrics.top5)  # 输出top1 和 top5 准确率

这段脚本能够帮助理解所开发出来的图像分类系统的实际表现情况，其中`metrics.top1`代表最高概率类别的准确度；而`metrics.top5`则表示前五个最可能的结果中有多少是正确的。

### 目标检测的应用实例

除了图像分类外，YOLOv8更擅长的是实时多对象识别。其核心优势在于能够在保持高帧速率的同时提供精确的位置信息给每一个被发现的目标物体。

#### 使用方法简介

想要利用YOLOv8进行目标检测非常简便，只需几行简单的Python语句即可完成初始化工作。

detector = YOLO('yolov8n.pt')  # 创建一个新的探测器实例
detections = detector.predict(source='image.jpg')
for detection in detections:
    print(detection.boxes.xyxy)  # 打印每个检测到的对象坐标

这里展示了一个基本的例子，说明怎样读取一张静态照片并通过调用`.predict()`方法获得所有感兴趣区域的信息列表[^2]。