yolov8的输出格式
时间: 2024-01-27 15:04:12 浏览: 34
YOLOv8的输出格式可以通过执行以下步骤来获取:
1. 首先,执行YOLOv8的推理和模型格式转换。可以使用\YOLOv8\ultralytics\yolo\v8\detect\predict.py脚本来进行推理,并输出模型的推理结果。
2. 其次,执行\YOLOv8\ultralytics\yolo\engine\exporter.py脚本来进行模型格式转换,并输出转换后的模型。
通过以上步骤,你可以得到YOLOv8模型的推理结果和格式转换后的模型。
相关问题
yolov8输出格式
YOLOv8的输出格式是一个包含检测到的目标的列表。每个目标都由以下信息组成:
- 目标的置信度得分
- 目标的边界框坐标(左上角和右下角的坐标)
以下是一个示例输出格式的代码:
```python
output = [
{
'label': 'person',
'confidence': 0.95,
'bbox': [x1, y1, x2, y2]
},
{
'label': 'car',
'confidence': 0.87,
'bbox': [x1, y1, x2, y2]
},
...
]
```
其中,`label`表示目标的类别,`confidence`表示目标的置信度得分,`bbox`表示目标的边界框坐标,`x1`、`y1`表示边界框的左上角坐标,`x2`、`y2`表示边界框的右下角坐标。
请注意,输出的边界框坐标是相对于输入图像的尺寸的,因此如果需要在图像上绘制边界框,需要根据图像的尺寸进行缩放。
yolov8onnx格式输出
根据引用[1],使用以下命令将YOLOv8模型导出为onnx格式:
```
yolo export model=yolov8n.pt format=onnx
```
导出的模型将包含YOLOv8的所有层和权重,并且可以在TensorRT中进行部署。
根据引用[2],YOLOv8的3个检测头一共有80x80+40x40+20x20=8400个输出单元格,每个单元格包含x、y、w、h这4项再加80个类别的置信度总共84项内容,因此通过上面命令导出的onnx模型的输出维度为1x84x8400。