pytorch yolov8

PyTorch YOLOv8是一个基于PyTorch框架实现的目标检测算法。它使用了不同的配置文件来定义不同的模型结构，包括yolov8-p6.yaml、yolov8-p2.yaml和yolov8.yaml。这些配置文件主要在backbone深度和head深度上有所不同。在使用上，这些配置文件可以对应v5格式中的yolov8n.yaml、yolov8s.yaml、yolov8m.yaml、yolov8l.yaml和yolov8x.yaml五个文件。\[1\]

安装好PyTorch YOLOv8后，可以在终端中验证模型的性能。如果不想在终端验证，也可以修改ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect\predict.py文件中的图片路径，然后运行该文件来进行预测。\[2\]

在YOLOv8的getitem函数中，返回的最后一个值是一个元组，其中包含了图片的路径、目标的标签和形状信息。标签包括了类别id以及目标的位置信息，而返回的labels_out是一个6维的张量，其中第0维用于标识图片id。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pytorch 37 yolov8项目的入门解读](https://blog.csdn.net/a486259/article/details/130063872)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pyton\yolov8安装和基础使用，训练和预测](https://blog.csdn.net/weixin_65996583/article/details/129841252)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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