yolov8predict代码

很抱歉，由于您提供的引用内容中没有具体说明yolov8predict代码的位置和详细信息，我无法直接引用相关内容来回答您的问题。但是，根据引用中提到的内容，yolov8predict代码主要包括前处理和后处理两部分。

前处理部分涉及到letterbox缩放，这是一种常用的图像预处理技术，用于将原始图像按照指定的尺寸进行缩放，以适应模型的输入要求。

后处理部分包括坐标转换、置信度过滤、NMS（非极大值抑制）和绘图等步骤。坐标转换主要是将模型输出的边界框坐标转换为图像上的真实坐标；置信度过滤是根据模型输出的类别概率选择置信度较高的边界框；NMS是一种常用的目标检测后处理技术，用于去除重叠的边界框；绘图则是将最终的检测结果在图像上进行可视化展示。

除此之外，在引用中还提到了对模型输出进行了一些操作，将其处理成了（8400，85）的格式，其中85= box:4 conf:1 cls:80。这可能是为了方便后续的处理和分析。

综上所述，yolov8predict代码大致包括前处理（如letterbox缩放）和后处理（如坐标转换、置信度过滤、NMS、绘图）等步骤。具体的代码实现可能需要参考相关的教程或源代码。

相关问题

yolov8 predict

Yolov8的predict过程包括前处理和后处理。在前处理中，首先进行了letterbox缩放，将输入图像按照一定的比例进行缩放，以适应模型的输入大小。这个缩放的过程是为了保持图像的宽高比不变，并且填充空白区域。

模型得到的输出是一个形状为(84x8400)的张量。其中，84表示每个边界框预测值的维度，4表示边界框的坐标信息，80表示数据集的类别数量。需要注意的是，Yolov8并没有单独预测置信度，而是采用了类别中最大的概率作为置信度score。8400是各尺度输出特征图叠加之后的结果。

在后处理中，对模型的输出进行了一系列操作，以方便后续处理。首先，将(1, 84, 8400)的输出处理成(8400, 85)的形状。其中，85=box:4 (边界框的坐标信息) + conf:1 (置信度score) + cls:80 (类别信息)。接着，使用np.squeeze函数消除维度为1的维度，然后进行转置操作，使得类别信息在最后一个维度。最后，通过找到类别信息中的最大概率，得到置信度，并将其插入到模型输出中。

关于预测过程的具体实现，在predict.py中需要进行相应的修改。在第87行，需要将model = cfg.model or 'yolov8n.pt'中的'yolov8n.pt'替换为训练完成生成的模型路径。然后，可以使用该模型进行预测。

对于使用onnx格式的yolov8模型，可以使用rt.InferenceSession导入模型，并获取输入和输出的名称。然后，通过sess.run函数进行推理，传入输入的名称和输入数据，得到预测结果。需要注意的是，预测框的回归参数是xywh，而不是中心点到框边界的距离。

综上所述，yolov8的predict过程包括前处理和后处理，可以根据需求进行相应的代码实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

yolov8 predict参数

根据提供的引用内容，yolov8 predict参数主要包括model和source两个参数。其中，model参数指定了使用的模型，可以是官方提供的模型，也可以是自定义的模型；source参数指定了输入的图像或视频源，可以是本地文件路径，也可以是网络链接。下面是一个yolov8 predict的示例代码：

yolo detect predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

该命令使用了官方提供的yolov8n.pt模型，对一张网络图片进行了目标检测。

另外，如果使用自定义的模型，只需要将model参数指定为自定义模型的路径即可，例如：

yolo detect predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'