yolov8行人检测
时间: 2023-10-03 15:06:41 浏览: 60
yolov8是一个用于目标检测的模型,其中行人检测是其中的一项任务。使用yolov8进行行人检测的步骤如下:
1. 首先,你需要准备一个包含行人图像和相应标签的数据集。
2. 然后,使用命令行模式进入yolov8项目的文件路径。
3. 在命令行中输入以下命令以使用yolov8进行行人检测的训练:
```
yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=dataset/person.yaml batch=32 epochs=100 imgsz=640 workers=16 device=0
```
这个命令会指定训练模式、模型、数据集等参数,并设置一些训练的参数,如批量大小、训练轮数、图像尺寸等。
4. 等待训练完成后,你可以使用训练好的模型进行行人检测的预测。使用以下命令:
```
yolo task=detect mode=predict model=yolov8n.pt data=dataset/person.yaml weights=best.pt
```
这个命令会使用训练好的模型进行行人检测的预测,并输出检测结果。
5. 如果你想对模型进行验证,可以使用以下命令:
```
yolo task=detect mode=val model=yolov8n.pt data=dataset/person.yaml batch=32 imgsz=640 workers=16 device=0
```
这个命令会使用验证集对模型进行验证,并输出验证结果。
6. 如果你想导出模型以后在其他平台上使用,可以使用以下命令:
```
yolo task=detect mode=export model=yolov8n.pt format=onnx
```
这个命令会将模型导出为ONNX格式。