yolov8 predict
时间: 2023-09-10 17:14:59 浏览: 169
YOLOv8-yolov8
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>
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