yolov8 模型融合
时间: 2023-11-25 18:52:20 浏览: 80
yolov8模型融合是指将多个yolov8模型的预测结果进行融合,以提高检测精度。常用的融合方法有以下两种:
1.投票融合:对于每个目标,多个模型会给出不同的预测框,投票融合会选择出现次数最多的预测框作为最终结果。
2.加权融合:对于每个目标,多个模型会给出不同的预测框,加权融合会根据模型的性能和置信度对预测框进行加权,然后将加权后的预测框进行平均或求和得到最终结果。
下面是一个yolov8模型融合的示例代码:
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载模型1
model1 = YOLO("ultralytics/models/v8/yolov8l.yaml")
model1.load_weights("model1.pt")
# 加载模型2
model2 = YOLO("ultralytics/models/v8/yolov8l.yaml")
model2.load_weights("model2.pt")
# 对测试集进行预测
results1 = model1.predict("test.jpg")
results2 = model2.predict("test.jpg")
# 投票融合
final_results = []
for i in range(len(results1)):
boxes1 = results1[i]["boxes"]
boxes2 = results2[i]["boxes"]
scores1 = results1[i]["scores"]
scores2 = results2[i]["scores"]
labels1 = results1[i]["labels"]
labels2 = results2[i]["labels"]
boxes = []
scores = []
labels = []
for j in range(len(boxes1)):
box1 = boxes1[j]
score1 = scores1[j]
label1 = labels1[j]
box2 = boxes2[j]
score2 = scores2[j]
label2 = labels2[j]
if label1 == label2:
box = (box1 + box2) / 2
score = (score1 + score2) / 2
label = label1
boxes.append(box)
scores.append(score)
labels.append(label)
final_results.append({"boxes": boxes, "scores": scores, "labels": labels})
# 输出融合后的结果
print(final_results)
```
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