yolov8测试图片值输出框不输出类别和置信度

如果你使用的是 Darknet 的 YOLOv3 或 YOLOv4，则输出框默认会包含类别和置信度信息。但是如果你使用的是其他版本的 YOLOv3 或 YOLOv4，例如 PyTorch-YOLOv3 或 YOLOv5，那么输出框可能不会包含类别和置信度信息。

如果你想要输出类别和置信度信息，可以在代码中添加相应的代码。例如，在 PyTorch-YOLOv3 中，可以在 `detect.py` 文件中的 `draw_boxes` 函数中添加以下代码：

label = f"{names[int(cls)]} {conf:.2f}"

这将在输出框中加入类别和置信度信息。具体来说，`names` 是类别名称列表，`cls` 是检测到的类别索引，`conf` 是置信度分数。

相关问题

yolov8测试集验证命令

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一个实时目标检测算法，其验证命令通常涉及到模型训练过程中的评估阶段。在完成训练后，如果你想在测试集上验证模型的性能，通常会执行推理操作并计算精度指标。对于YOLOv8，这涉及以下几个步骤：

1. 确保你已经下载了预训练的YOLOv8权重文件和相应的数据集，比如ImageNet数据集的标注文件。

2. 使用命令行工具（如bash或Python脚本）运行YOLOv8的推理（inference）命令。在YOLOv8的GitHub仓库中，你可以找到`yolov8.py`这样的脚本，用于处理这类任务。例如：

   python yolov8.py --weights yolov8.weights --data coco.data --source test_data --output out_test.jpg

这里：
- `--weights yolov8.weights`: 指定预训练的权值文件。
- `--data coco.data`: 数据配置文件，包含类别信息、图片路径等。
- `--source test_data`: 测试数据集的路径。
- `--output out_test.jpg`: 输出结果保存的文件名。

3. 验证命令执行后，你会得到预测出的目标框及其置信度，以及与真实标签的比较。常见的评估指标包括mAP (mean Average Precision) 和 IoU (Intersection over Union)。

yolov8图片分类

### 使用YOLOv8实现图片分类任务

#### 准备工作
为了使用YOLOv8执行图片分类任务，需先安装`ultralytics`库。可以通过Python包管理工具pip来完成这一操作[^1]。

pip install ultralytics

#### 数据集准备
确保拥有用于训练或测试的图片数据集，并按照特定格式整理好。对于分类任务而言，通常会有一个文件夹结构，其中每个子文件夹代表一类标签，里面放置对应类别的图像文件[^2]。

#### 训练模型
进入`ultralytics/models/yolo/classify/`路径下找到`train.py`脚本，此脚本负责启动训练过程。通过命令行调用该脚本并传递必要的参数来进行自定义的数据集上训练YOLOv8模型：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n-cls.pt')  # 加载预训练权重
results = model.train(data='path/to/dataset', epochs=100, imgsz=640)

这段代码展示了如何加载一个预先存在的YOLOv8分类器(`yolov8n-cls.pt`)以及指定要使用的数据集位置、迭代次数和输入图像尺寸大小。

#### 预测新样本
当模型已经过充分训练之后，就可以利用它对新的未知图片做出预测了。这一步骤同样位于`ultralytics/models/yolo/classify/predict.py`中，下面是一个简单的例子说明怎样做推理：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('runs/classify/train/weights/best.pt')  # 载入最佳性能的模型权值
predictions = model.predict(source='path/to/image.jpg')
for pred in predictions:
    print(pred.probs.top5)  # 输出前五个最可能的结果及其置信度分数

这里假设已经在本地保存了一个经过良好训练后的最优版本的模型权重文件(`best.pt`)，并且指定了待预测的目标图片的位置作为source参数传给predict方法。