YOLOv8n-cls模型
时间: 2025-05-24 16:04:49 浏览: 16
### YOLOv8n-cls 模型概述
YOLOv8n-cls 是 Ultralytics 提供的一个轻量级分类模型,适用于图像分类任务。该模型基于 YOLOv8 架构设计,在保持高性能的同时降低了计算资源需求,适合部署于边缘设备或对性能要求较高的场景。
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#### **下载链接**
YOLOv8n-cls 的预训练权重可以从官方资产仓库获取。以下是具体的下载地址:
```plaintext
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-cls.pt
```
此链接提供了经过预训练的 `.pt` 文件,可以直接加载到 Python 脚本中用于推理或进一步微调[^3]。
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#### **安装与环境配置**
在使用 YOLOv8n-cls 前,需先克隆 Ultralytics 官方代码库并设置开发环境。具体操作如下:
1. 克隆代码库:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics
```
2. 安装依赖项:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
完成以上步骤后即可加载模型并执行预测任务。
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#### **模型加载与使用方法**
以下是一个完整的代码示例,展示如何加载 YOLOv8n-cls 并进行图像分类推断:
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练的 YOLOv8n-cls 模型
model = YOLO('yolov8n-cls.pt')
# 执行分类任务
results = model.predict('/path/to/image.jpg', save=True, imgsz=640)
# 输出分类结果
for result in results:
class_name = model.names[int(result.probs.top5[0])] # 获取最高概率类别名称
confidence = float(result.probs.top5conf[0]) # 获取对应置信度
print(f"Predicted Class: {class_name}, Confidence: {confidence:.2f}")
```
上述代码通过 `predict()` 方法对指定图片进行分类,并保存可视化结果至当前目录下[^1]。
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#### **应用场景**
YOLOv8n-cls 主要应用于图像分类领域,常见的用途包括但不限于:
- 物体识别:区分不同种类的目标对象。
- 数据标注辅助工具:快速标记大量未处理数据集中的标签信息。
- 实时监控系统:结合摄像头输入流实现动态目标检测功能。
由于其体积较小且效率较高,因此特别适配移动端应用以及嵌入式硬件平台上的实时分析需求。
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