yolov8返回坐标

YOLOv8 是一种用于实时物体检测的深度学习模型，其输出包括检测到的目标及其像素坐标[^1]。在YOLOv8的检测过程中，每个预测框会附带一个中心点（通常是预测框的中心x,y坐标）以及可能的边界框信息（如宽度、高度），这些信息有助于定位物体的位置。然而，值得注意的是，由于提到的up主文章提到的YOLOv8已经更新到v6，实际的代码实现可能会有所变化，但基本原理保持一致[^2]。

具体操作通常是通过调用模型的`detect`方法来获得这些坐标信息。在更新的YOLOv5 v6中，这个过程可能会涉及到模型推理、非极大抑制（NMS）等步骤以得到最终的精确坐标。如果你想要详细了解代码实现细节，建议查阅最新版本的YOLOv5官方文档或者相关的GitHub仓库示例。

相关问题

yolov8 关键点坐标

YOLOv8 是目标检测算法 YOLO (You Only Look Once) 的一个版本，用于检测图像中的物体并返回他们的边界框坐标。然而，YOLOv8 并不是官方的版本，可能是指一些非官方的改进或变种版本。因此，没有具体的关键点坐标可以提供。

通常情况下，YOLO 系列算法主要关注物体的边界框，用于检测物体的位置和大小。如果你需要获得物体的关键点坐标，可以考虑使用其他基于关键点的算法，比如 OpenPose 或者 Mask R-CNN。这些算法专门用于检测物体的关键点，并返回相应的坐标。

YOLOV2返回检测到的目标框坐标

是的，YOLOv2模型返回检测到的目标框坐标。YOLOv2使用边界框来表示每个检测到的目标。

对于每个目标，YOLOv2返回一个边界框，由以下信息组成：
- 左上角的x坐标
- 左上角的y坐标
- 边界框的宽度
- 边界框的高度

这些坐标可以用于从原始图像中提取目标图像。您可以使用这些坐标来确定裁剪目标图像所需的区域。

请注意，YOLOv2模型输出的边界框坐标通常是相对于输入图像的大小的比例，您可能需要根据实际图像大小进行适当的缩放或转换。