我用的yolov8s

在YOLOv8s模型中显示特定的标注信息，通常涉及以下几个关键步骤和配置。 ### 数据标注格式与转换 YOLOv8实例分割任务采用特定的标注格式，需要将标注工具生成的原始标注文件转换为YOLOv8可识别的格式。具体而言，多边形顶点坐标需要被归一化，并按照特定顺序排列。假设图像宽度为$ W $，高度为$ H $，多边形顶点坐标为$(x_1, y_1), (x_2, y_2), \ldots, (x_n, y_n)$，则归一化后的坐标计算方式如下： - 归一化 $ x $ 坐标 = $ x_i / W $ - 归一化 $ y $ 坐标 = $ y_i / H $ 同时，标注文件中还需包含目标的类别索引信息。可以通过编写Python脚本，利用JSON解析库（如`json`库）读取原始标注文件中的多边形坐标和类别信息，进行格式转换，并保存为YOLOv8所需的文本格式[^3]。 ### 模型推理与可视化设置 在YOLOv8s模型的推理过程中，可以通过修改预测部分的代码来控制输出是否包含类别标签、置信度分数或边界框坐标信息。例如，在调用`detect.run()`函数时，可以设置参数以决定是否绘制边界框及其对应的类别标签： ```python from yolov5 import detect # 在调用detect函数时，可通过参数控制输出格式 detect.run(source='data/images', weights='yolov8s-seg.pt', view_img=True, save_txt=False, show_labels=True) ``` 其中 `show_labels` 参数用于控制是否在图像上绘制类别标签[^3]。 对于实例分割任务，除了边界框外，还可以可视化分割掩码，并为每个实例分配不同的颜色标识。这通常涉及到对模型输出的掩码张量进行解码并叠加到原始图像上。以下是一个简化的示例代码片段： ```python import torch from yolov5.models.experimental import attempt_load from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_coords from yolov5.utils.plots import plot_one_box, plot_masks device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = attempt_load('yolov8s-seg.pt', map_location=device) # 加载预训练模型 img_size = 640 # 输入图像尺寸 # 假设已经完成前向传播得到输出outputs pred, proto = model(img)[0], model(img)[1] # 应用NMS pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45) for i, det in enumerate(pred): # 处理每一张图片/视频帧 if len(det): masks = process_mask(proto[i], det[:, 6:], det[:, :4], img.shape[2:], upsample=True) # 获取分割掩码 # 绘制边界框和标签 for *xyxy, conf, cls in reversed(det[:, :6]): label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, img, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3) # 叠加分割掩码 plot_masks(img, masks, colors=[(255, 0, 0), (0, 255, 0), ...]) # 根据实际类别数定义颜色列表 ``` 以上代码展示了如何加载模型并对单个图像执行推理，同时绘制出带有类别标签的边界框以及对应的颜色掩码区域[^3]。 ### 后处理优化与自定义样式 为了确保模型输出能准确反映指定的标注内容，可能还需要调整非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）阈值、置信度阈值等参数。此外，如果希望仅显示某些特定类别的检测结果，则可以在后处理阶段过滤掉不需要的类别。 ```python # 过滤掉不需要显示的类别 desired_classes = [0, 2] # 假设只想显示人（class 0）和汽车（class 2） det = det[torch.tensor([c in desired_classes for c in det[:, 5]], dtype=torch.bool)] ``` 通过这种方式，可以根据需求灵活地选择哪些标注信息应该被最终呈现出来[^2]。 最后，自定义标注样式也是提升用户体验的重要方面之一。包括但不限于更改字体大小、边框粗细、颜色编码等视觉属性。大多数开源项目都提供了相应的配置文件或API接口供开发者定制化开发。