YOLOV8模型预测实战：让AI为你洞悉图像奥秘

2023-08-14 05:05:02

YOLOV8 模型预测：探索图像奥秘的实用指南

1. YOLOV8 简介

YOLOV8 是由 Ultralytics 团队开发的突破性实时目标检测模型。它基于 YOLO 系列模型，并通过路径聚合网络 (PAN) 等创新进行了大幅优化，大大提升了速度和精度。YOLOV8 采用 Mosaic 数据增强和自适应锚框机制，增强了鲁棒性和泛化能力。

2. YOLOV8 模型预测准备

踏入 YOLOV8 模型预测之前，你需要做好以下准备：

安装 PyTorch、torchvision 和 OpenCV 等必备库。
下载并解压 YOLOV8 模型权重文件。
备好待预测的图像或视频文件。

3. YOLOV8 模型预测实战

掌握准备工作后，按照以下步骤进行模型预测：

3.1 加载 YOLOV8 模型权重文件

import torch

# 加载 YOLOV8 模型权重文件
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov8s')

3.2 预处理输入图像或视频

import cv2

# 读取图像或视频文件
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像或视频转换为模型输入格式
input_tensor = torch.from_numpy(image).permute(2, 0, 1).float() / 255.0

3.3 执行 YOLOV8 模型预测

# 执行 YOLOV8 模型预测
with torch.no_grad():
    predictions = model(input_tensor)

3.4 后处理预测结果

import numpy as np

# 后处理预测结果
results = non_max_suppression(predictions, 0.5, 0.4)

# 绘制预测结果
for result in results:
    x1, y1, x2, y2, score, class_id = result
    cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(image, f'{class_names[class_id]} {score:.2f}', (x1, y1 - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 显示预测结果
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()