yolov8目标检测推理
时间: 2023-10-04 12:03:14 浏览: 60
yolov8目标检测推理是指使用yolov8模型对输入图像进行目标检测的过程。首先,需要准备好训练过的权重文件和配置文件,其中权重文件包含了已经训练好的模型参数,配置文件定义了网络结构和相关参数。然后,通过加载权重文件和配置文件,构建yolov8模型。接下来,将待检测的图像输入到模型中,模型将对图像进行前向传播,通过特征提取和边界框回归的过程,识别和定位图像中的目标物体。最后,根据模型的输出结果,得到目标检测的预测结果。
相关问题
yolov8 目标检测 推理画框
以下是使用YOLOv8目标检测进行推理并画框的步骤:
1. 下载YOLOv8的权重文件和配置文件,例如yolov3-tiny.cfg和yolov3-tiny.weights。
2. 准备一张待检测的图片,例如data/dog.jpg。
3. 在命令行中输入以下命令,进行目标检测并画框:
```shell
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg
```
其中,detector test表示进行目标检测,coco.data是数据集的配置文件,yolov3-tiny.cfg是YOLOv8的配置文件,yolov3-tiny.weights是YOLOv8的权重文件,data/dog.jpg是待检测的图片。
4. 执行命令后,程序会自动进行目标检测,并在图片上画出检测到的框。
python yolov8 目标检测 推理画框
以下是使用yolov8进行目标检测推理并画框的Python代码示例:
```python
import cv2
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, plot_one_box
from utils.torch_utils import select_device
# 加载模型
weights = 'yolov8s.pt'
device = select_device('')
model = attempt_load(weights, map_location=device)
stride = int(model.stride.max())
# 加载图片
img_path = 'test.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
# 图片预处理
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (640, 640))
img = torch.from_numpy(img).to(device).float()
img /= 255.0
if img.ndimension() == 3:
img = img.unsqueeze(0)
# 模型推理
pred = model(img)[0]
pred = non_max_suppression(pred, 0.4, 0.5)
# 画框
for det in pred:
if det is not None and len(det):
det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img.shape[2:]).round()
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
plot_one_box(xyxy, img, label=label)
# 显示图片
img = img.mul(255).byte().cpu().numpy()
img = cv2.cvtColor(img[0], cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码中,我们首先加载了yolov8模型,然后使用OpenCV库加载了一张图片。接着,我们对图片进行了预处理,将其转换为模型所需的格式。然后,我们使用模型对图片进行了推理,并使用非极大值抑制算法过滤了一些冗余的检测结果。最后,我们使用plot_one_box函数在图片上画出了检测框,并显示了结果。