yolo v8 获取predict 的标签

要获取YOLO v8的预测标签，你可以使用以下步骤：

1. 首先，加载YOLO v8的模型及权重文件，并进行初始化。

2. 接下来，将待检测的图像输入到模型中，获得模型的输出。

3. 对模型的输出进行后处理，提取出每个检测框的位置信息和类别概率。

4. 设置一个阈值，筛选出置信度高于阈值的检测结果。

5. 将每个检测结果的类别概率转化为对应的类别标签。

6. 最后，你可以将这些类别标签作为预测结果进行进一步处理或展示。

具体的实现方法可能会根据你使用的编程语言和工具而有所不同。你可以参考YOLO v8的相关文档或者搜索相关的代码示例来了解更多细节，并根据自己的需求进行相应的调整。

相关问题

DJL 运行 yolo v8 模型

根据提供的引用内容，没有找到与DJL运行yolo v8模型相关的信息。不过，DJL是一个基于Java的深度学习框架，支持多种深度学习模型，包括图像分类、目标检测等。如果您想在DJL上运行yolo v8模型，可以参考以下步骤：

1.安装DJL和yolo v8模型

pip install djl tensorflow tensorflow_hub

wget https://storage.googleapis.com/tfhub-modules/google/yolo_v4/2.tar.gz
tar -xvf 2.tar.gz

2.加载模型

import ai.djl.Model
import ai.djl.basicmodelzoo.cv.object_detection.YoloV5
import ai.djl.engine.Engine
import ai.djl.ndarray.NDList
import ai.djl.ndarray.types.Shape
import ai.djl.training.util.ProgressBar
import ai.djl.translate.Pipeline
import ai.djl.translate.TranslateException
import ai.djl.translate.Translator
import ai.djl.translate.TranslatorContext
import ai.djl.util.Utils
import java.io.IOException
import java.nio.file.Path
import java.nio.file.Paths
import java.util.ArrayList
import java.util.Collections
import java.util.List

def loadModel() throws IOException {
    Path modelDir = Paths.get("yolo_v8");
    Model model = Model.newInstance("yolo_v8");
    model.setBlock(new YoloV5(80));
    model.load(modelDir, "yolov5s-640");
    return model;
}

3.创建Translator

import ai.djl.modality.cv.Image
import ai.djl.modality.cv.output.DetectedObjects
import ai.djl.modality.cv.translator.SingleShotDetectionTranslator
import ai.djl.modality.cv.translator.SingleShotDetectionTranslator.Builder
import ai.djl.modality.cv.translator.TranslatorUtils
import ai.djl.ndarray.NDList
import ai.djl.ndarray.types.DataType
import ai.djl.ndarray.types.Shape
import ai.djl.repository.zoo.Criteria
import ai.djl.repository.zoo.ModelZoo
import ai.djl.training.util.ProgressBar
import ai.djl.translate.Pipeline
import ai.djl.translate.Translator
import ai.djl.translate.TranslatorContext
import java.awt.image.BufferedImage
import java.io.IOException
import java.nio.file.Path
import java.util.ArrayList
import java.util.Collections
import java.util.List

def createTranslator() {
    Pipeline pipeline = new Pipeline();
    pipeline.add(new Resize(640, 640));
    pipeline.add(new ToTensor());
    return SingleShotDetectionTranslator.builder()
            .setPipeline(pipeline)
            .optSynset(Collections.emptyList())
            .optThreshold(0.5f)
            .build();
}

4.运行模型

import ai.djl.Application
import ai.djl.Model
import ai.djl.modality.cv.Image
import ai.djl.modality.cv.output.DetectedObjects
import ai.djl.modality.cv.translator.SingleShotDetectionTranslator
import ai.djl.ndarray.NDList
import ai.djl.ndarray.types.DataType
import ai.djl.ndarray.types.Shape
import ai.djl.repository.zoo.Criteria
import ai.djl.repository.zoo.ModelZoo
import ai.djl.training.util.ProgressBar
import ai.djl.translate.Pipeline
import ai.djl.translate.Translator
import ai.djl.translate.TranslatorContext
import java.awt.image.BufferedImage
import java.io.IOException
import java.nio.file.Path
import java.util.ArrayList
import java.util.Collections
import java.util.List

def runModel() throws IOException, TranslateException {
    Model model = loadModel();
    Translator<Image, DetectedObjects> translator = createTranslator();
    Criteria<Image, DetectedObjects> criteria = Criteria.builder()
            .optApplication(Application.CV.OBJECT_DETECTION)
            .setTypes(Image.class, DetectedObjects.class)
            .optModel(model)
            .optTranslator(translator)
            .build();

    try (ZooModel<Image, DetectedObjects> objDetectionModel = ModelZoo.loadModel(criteria)) {
        Path imagePath = Paths.get("test.jpg");
        BufferedImage img = ImageIO.read(imagePath.toFile());
        Image input = ImageFactory.getInstance().fromImage(img);
        DetectedObjects detections = objDetectionModel.predict(input);
        System.out.println(detections);
    }
}

yolo+v8训练正确率

根据提供的引用内容，你可以使用YOLOv8模型进行目标检测，并通过追加训练来提高模型的准确率。

以下是使用YOLOv8模型进行目标检测的步骤：

1. 下载YOLOv8模型权重文件：

model=/home/jsbz/桌面/yoloV8/train/runs/detect/train/weights/best.pt

2. 使用YOLOv8模型对图像进行目标检测：

source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
yolo detect predict model=$model source=$source

通过追加训练来提高YOLOv8模型的准确率的步骤如下：

1. 下载YOLOv8模型权重文件：

model=/home/jsbz/桌面/yoloV8/train/runs/detect/train3/weights/best.pt

2. 运行5000次追加训练：

yolo train append model=$model epochs=5000

请注意，以上步骤仅为示例，具体的命令和参数可能会根据你的实际情况有所不同。