yolov8的predict函数在那个路径

在YOLOv8项目中，`predict`函数通常是作为类的一部分定义的，比如在`models/yolov8.py`或`models/common.py`这类核心模型文件中。这个函数用于接收输入图像，并通过预训练的模型进行实时或批处理的预测。

如果你查看`yolov5/models/yolov8.py`文件，你会看到类似这样的结构：

class Model(nn.Module):
    def __init__(self, path="weights/best.pt", device='cuda', ...):  # 初始化函数中包含predict函数
        super().__init__()
        self.model = Darknet("cfg/yolov8.cfg").to(device)
        self.model.load_state_dict(torch.load(path, map_location=device)['model'])  # 加载权重

    def predict(self, img, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45):  # predict函数定义在这里
        img = Image.fromarray(img)
        img = self.preprocess(img, size=self.model.hyp['img_size'])
        img = torch.unsqueeze(torch.Tensor(img), dim=0).to(self.device)
        pred = self.model(img, augment=False)

        pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)
        ...

这里的`path`参数用于指定模型权重文件的路径，可以根据实际需求替换为你存放模型的路径。