如何用yolov8s

### 如何使用YOLOv8s模型进行目标检测

#### 创建YOLOv8s模型实例
为了初始化并加载预训练的YOLOv8s模型，可以调用`create_yolov8_model`函数。此函数不仅会构建基础网络架构，还会附加额外设计的小目标识别专用卷积层[^2]。

from yolov8 import create_yolov8_model, load_pretrained_weights

model = create_yolov8_model('yolov8s')
load_pretrained_weights(model, 'path_to_pretrained_weights.pth')

#### 准备输入数据
对于航拍场景下的小目标检测任务而言，准备待测图片作为输入至关重要。通常情况下，这一步骤涉及读取图像文件，并将其转换成适合喂入神经网络的形式：

import cv2
import torch

def preprocess_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    img_resized = cv2.resize(img, (640, 640))  # 调整大小至模型预期输入尺寸
    img_tensor = torch.from_numpy(img_resized).float().permute(2, 0, 1)[None]
    return img_tensor / 255.0  # 归一化到[0, 1]

input_data = preprocess_image('your_aerial_image.jpg')

#### 执行推理操作
一旦完成了上述准备工作，则可以通过简单的前向传播完成预测工作。这里需要注意的是，输出结果可能包含了多个边界框以及对应的类别概率分布；因此后续还需要进一步解析这些信息以便于可视化或分析用途。

with torch.no_grad():
    predictions = model(input_data)

print(predictions.shape)  # 输出形状取决于具体配置，默认可能是(batch_size, num_boxes, class_probs+box_coords)

#### 后处理与结果呈现
最后阶段是对得到的结果做适当后处理，比如过滤掉低置信度的目标、解码坐标位置等，最终绘制出清晰直观的效果图供用户查看。

threshold = 0.5  # 设定阈值筛选有效检测项
for pred in predictions:
    boxes = decode_predictions(pred, threshold=threshold)
    
    for box in boxes:
        label, confidence, bbox = box['label'], box['confidence'], box['bbox']
        draw_bounding_box_and_label(img_resized, bbox, f'{label}: {confidence:.2f}')
        
cv2.imshow('Detected Objects', img_resized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()