yolo v8预测例子

很抱歉，我并不支持yolo v8模型，但是我可以为您提供yolo v5的预测例子。您可以使用以下代码进行预测：

import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms

# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# 加载图片
img = Image.open('path/to/image.jpg')

# 图片预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((640, 640)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
img = transform(img)

# 模型预测
results = model([img])

# 打印预测结果
print(results.pandas().xyxy[0])

相关问题

鱼类识别yolo v8

### 实现YOLOv8鱼类图像识别

为了利用YOLOv8实现高效的鱼类图像识别，需遵循一系列特定的操作流程来准备数据集、训练模型以及部署应用。此过程涉及多个阶段的工作。

#### 数据集准备
构建高质量的数据集对于任何机器学习项目都是至关重要的一步。针对鱼类识别的任务，应当收集大量的鱼种样本图片，并对其进行精确标注。可以借助`LabelImg`这样的工具来进行图片标记工作，在完成每张图的标签创建之后，记得把生成的`.xml`文件放置于指定目录下[^3]。确保所有类别的命名都保持一致的小写形式，这有助于减少后期处理时可能出现的问题。

#### 安装依赖库与环境配置
在开始之前，先安装必要的软件包和支持库。通常情况下，推荐在一个虚拟环境中执行这些操作以避免与其他项目的冲突。可以通过pip安装ultralytics/yolov8等相关Python库：

pip install ultralytics

#### 训练自定义模型
当准备好数据后就可以着手训练自己的YOLOv8模型了。如果打算从头开始训练一个新的网络，则需要调整超参数设置并提供足够的计算资源；而如果是微调预训练权重的话则相对简单得多。具体来说就是修改配置文件中的各项参数，比如batch size, epochs等，再通过如下命令启动训练进程:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.yaml')  # 加载YOLOv8 nano架构或其他版本
results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=100, imgsz=640)

此处假设已经有一个名为`data.yaml`的数据描述文档位于指定位置，其中包含了关于训练集、验证集的信息以及其他必要细节[^1]。

#### 执行推理预测
一旦完成了模型训练环节，便可以用其对未知样本做出推断。下面给出一段简单的代码片段用来加载已保存的最佳权重并对单幅或多帧画面实施检测任务：

import torch
from PIL import Image
from pathlib import Path

def predict_fish(image_path):
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
    
    model = YOLO('./runs/train/exp/weights/best.pt').to(device)

    image = Image.open(Path(image_path))
    results = model.predict(source=image, conf=0.25)[0]

    return results
    
if __name__ == '__main__':
    result = predict_fish("./data/images/fish.jpg")
    print(result)

这段脚本展示了如何读取一张JPEG格式的照片作为输入源，经过转换传给预先训练好的YOLOv8实例进行评估，最后输出含有边界框坐标和其他属性的结果对象列表[^4]。

#### 用户界面集成
为了让非技术人员也能轻松使用这套解决方案，有必要设计一个友好易用的人机交互平台。文中提到的例子采用了PyQt5框架配合Python编程语言共同打造了一个具备基本功能的应用程序原型，允许用户上传本地文件或是开启摄像设备采集实时影像流，同时支持导出最终报告以便进一步审查分析[^2]。

yolo v8map90

### YOLOv8 mAP@0.9 实现与评估细节

#### 1. 平均精度 (mAP) 定义
平均精度（mean Average Precision, mAP）是目标检测任务中最常用的性能度量之一。对于特定类别，AP 是不同召回率下的精确率的平均值；而 mAP 则是对所有类别的 AP 取平均得到的结果。

当提到 mAP@0.9 时，意味着计算的是 IoU 阈值为 0.9 下的目标检测模型的表现[^1]。

#### 2. 计算过程
为了实现 mAP@0.9，在预测框和真实框之间应用更高的交并比(IoU)阈值来判断匹配情况：

- 对于每一个测试样本图像中的每个对象实例，如果预测边界框与其对应的真实标签之间的 IoU 大于等于 0.9，则认为该预测是一个正例；
- 否则视为负例或忽略不计。

此过程中还需要考虑多个因素，比如多尺度测试、NMS(non-maximum suppression)，以及如何处理部分遮挡等情况。

#### 3. Python代码示例
下面给出一段简化版Python伪代码用于说明如何根据给定条件筛选有效预测，并据此计算单个类别的AP:

def calculate_ap(predictions, ground_truths, iou_threshold=0.9):
    """Calculate average precision at a specific IOU threshold."""
    
    # Sort predictions by confidence score from high to low
    sorted_predictions = sorted(predictions, key=lambda x: x['confidence'], reverse=True)

    tp = []  # True positives list
    fp = []  # False positives list
    
    for pred in sorted_predictions:
        best_iou = 0
        
        for gt in ground_truths:
            current_iou = compute_iou(pred['bbox'], gt['bbox'])
            
            if current_iou >= iou_threshold and current_iou > best_iou:
                best_iou = current_iou
                
        if best_iou >= iou_threshold:
            tp.append(1)
            fp.append(0)
        else:
            tp.append(0)
            fp.append(1)

    precisions = []
    recalls = []

    total_gt_objects = len(ground_truths)
    true_positives_sum = sum(tp)
    
    for idx in range(len(sorted_predictions)):
        recall = float(sum(tp[:idx + 1])) / max(total_gt_objects, 1e-6)
        precision = float(sum(tp[:idx + 1])) / max((idx + 1), 1e-6)
        
        precisions.append(precision)
        recalls.append(recall)

    ap = voc_ap(recalls, precisions)
    return ap


def voc_ap(recalls, precisions):
    """Compute VOC-style average precision"""
    rec = np.concatenate(([0.], recalls, [1.]))
    pre = np.concatenate(([0.], precisions, [0.]))

    for i in range(pre.size - 1, 0, -1):
        pre[i - 1] = np.maximum(pre[i - 1], pre[i])

    indices = np.where(rec[1:] != rec[:-1])[0]

    ap = np.sum((rec[indices + 1] - rec[indices]) * pre[indices + 1])
    return ap

这段代码展示了如何通过设定较高的IoU阈值（如0.9），对预测结果进行分类统计，并最终得出相应的AP值。需要注意的是这只是一个简单的例子，实际项目中可能涉及到更多复杂的逻辑和技术优化措施。