yolov8修改检测框
时间: 2023-11-28 12:06:16 浏览: 367
根据提供的引用内容,yolov8修改检测框的方法如下:
1. 在训练集中随机挑选200张左右作为训练集,加快验证速度;
2. 将box loss的权重扩大为原来的2倍,训练30个epoch左右,观察验证集上的检测框是否正常;
3. 如果检测框依然过小,尝试将初始学习率扩大为原来的2倍、4倍、5倍,训练30个epoch左右,观察验证集上的检测框是否正常;
4. 重复步骤2和步骤3直至检测框正常;
5. 更换为原始数据集,如果调大batchsize, 初始学习率也要相应增大。
如果1调整后检测框依然过小,可以按照以下方式调整:
1. 找到所能检出框的最大边长公式:(self.reg_max-1)*2*max_stride;
2. 原始yolov8中,strides为[8, 16, 32],self.reg_max为16,因此检测框的最大边长为(16-1)x2x32=960;
3. 根据实际情况调整self.reg_max和max_stride的值,以增大检测框的最大边长。
相关问题
yolov8s修改检测框大小
### 修改YOLOv8s模型生成的检测框大小
对于YOLOv8s中的检测框尺寸调整,主要通过配置文件来实现。具体来说,在训练或推理阶段可以修改`yaml`配置文件中的参数以影响最终输出的边界框尺度。
#### 方法一:更改输入图像分辨率
改变网络接收图片的尺寸会影响预测框的实际物理大小。通常情况下,默认设置适用于多种场景下的物体识别任务;然而针对特定应用领域比如小物件密集分布的情形,则可能需要适当降低输入分辨率以便更好地捕捉细粒度特征[^1]。
```yaml
imgsz: 640 # 输入图像的高度和宽度(像素)
```
#### 方法二:调节NMS阈值和其他超参数
非极大抑制(NMS)过程决定了哪些候选区域会被保留下来作为最终的结果展示给用户。因此合理设定IoU交并比等条件能够间接控制所得矩形边界的紧密程度:
- `conf_thres`: 置信度得分低于此门限的对象将被过滤掉;
- `iou_thres`: 当两个不同类别的提议重叠比例超过该数值时只保留其中一个更优者;
- `agnostic_nms`: 是否忽略类别标签执行统一处理。
这些选项同样位于`.yaml`文档内,并且可以根据实际需求灵活调整其取值范围。
```yaml
# NMS parameters
conf-thres: 0.25 # Confidence threshold
iou-thres : 0.45 # IoU threshold for NMS
agnostic-nms: False # Class-agnostic NMS
```
#### 方法三:自定义Anchor Boxes (尽管YOLOv8采用无锚点设计)
虽然YOLOv8采用了anchor-free机制,但在某些特殊应用场景下仍可考虑引入预设先验框的概念来进行微调优化。这一步骤涉及重新计算适合数据集特点的新版anchors并通过相应字段指定它们的位置信息。
```yaml
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23]
- [30,61, 62,45, 59,119]
- [116,90, 156,198, 373,326]
```
值得注意的是,上述操作均需基于充分理解算法原理的基础上谨慎实施,以免造成不必要的性能损失或其他潜在问题。此外,考虑到YOLO系列版本之间的差异性较大,建议参照官方最新发布的指南资料获取最权威的操作说明。
YOLOv8修改检测框文字
### 如何在YOLOv8中修改检测框文字显示
#### 修改检测框文字颜色
为了使YOLOv8中的检测框标签文字更清晰可见,可以调整其颜色。具体操作是在`yolov8/ultralytics/utils/plotting.py`文件中进行相应设置[^2]。
#### 调整检测框标签字体大小
对于希望改变YOLOv8输出图像中文本尺寸的情况,可以在相同路径下的`plotting.py`文件里通过搜索关键字`fs`来定位到控制字体大小的相关代码位置,并在此基础上设定所需的字号数值。例如,在大约第741行的位置直接修改`fs`变量的值即可达到调整目的[^3]。
```python
# 原始代码片段可能如下所示
def plot_one_box(x, im, color=None, label=None, line_thickness=3):
...
tl = line_thickness or round(0.002 * (im.shape[0] + im.shape[1]) / 2) + 1 # line/font thickness
tf = max(tl - 1, 1) # font thickness
fs = ... # 字体大小,默认情况下可能是固定的
# 用户可以根据需要调整这里的fs值
```
#### 隐藏标签仅保留检测框
如果存在特定应用场景下只需要展示边界框而无需附加任何文本描述的需求,则同样在这个Python脚本内部寻找负责渲染标签的部分并将其功能禁用或者绕过执行流程以实现此效果[^4]。
```python
if False and label: # 将条件改为False即不会绘制label
cv2.putText(im, label, (c1[0], c1[1] - 2), 0, tl / 3, [225, 255, 255], thickness=tf, lineType=cv2.LINE_AA)
```
以上方法能够帮助用户自定义YOLOv8模型预测结果可视化的效果,从而更好地满足不同项目的要求。
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