yolov8使用命令
时间: 2023-10-24 14:07:35 浏览: 119
YOLOv8的命令行代码示例可以使用以下方式进行调用:
yolo benchmark model=yolov8n.pt imgsz=640 half=False device=0
这个命令可以用于在YOLOv8模型上进行基准测试。其中,model参数指定了要使用的模型文件,imgsz参数指定了输入图像的尺寸,half参数指定了是否使用半精度浮点计算,device参数指定了使用的设备编号。
此外,你还可以使用python代码来使用YOLOv8模型。以下是一个示例代码:
from ultralytics import YOLO
# 加载模型
model = YOLO('yolov8n.yaml')
# 或者加载预训练的模型
model = YOLO('yolov8n.pt')
# 或者从YAML构建并传递权重
model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')
# 训练模型
model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640)
相关问题
yolov8使用命令检测视频
### 使用YOLOv8命令行工具检测视频中的对象
为了使用YOLOv8命令行工具来检测视频中的对象,可以按照如下方法操作。此过程涉及加载预训练模型并指定待处理的视频文件路径。
#### 加载预训练模型与配置参数
首先需导入必要的库,并加载预先训练好的YOLOv8模型:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')
```
这段代码会初始化一个基于`'yolov8n.pt'`权重的小型版本YOLOv8实例[^2]。
#### 对视频执行目标检测
接下来定义用于处理视频的目标检测函数。这里假设已经有一个准备好的视频文件路径作为输入源:
```python
import cv2
video_path = "path/to/your/video.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
results = model(frame) # Perform inference on each frame.
annotated_frame = results.plot() # Annotate frames with detection results.
cv2.imshow("YOLOv8 Inference", annotated_frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
上述脚本读取给定路径下的视频文件,并逐帧应用YOLOv8进行推断,在每帧上绘制边界框和其他标注信息后显示出来。当按下键盘上的`'q'`键时停止播放并关闭窗口[^1]。
#### 将结果保存至新视频文件
如果希望将带有标注的结果保存成新的视频文件,则可以在循环内部添加额外逻辑以写入输出流:
```python
output_video_path = 'path/to/output_video.avi'
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter(output_video_path, fourcc, 20.0, (frame_width, frame_height))
...
if out is None or not out.isOpened():
raise IOError(f"Failed to open output video file {output_video_path}")
...
annotated_frame = results.plot()
# Write the processed frame into the new video file
out.write(cv2.resize(annotated_frame, (frame_width, frame_height)))
...
out.release()
```
这样就可以创建一个新的AVI格式的视频文件,其中包含了原始视频经过YOLOv8处理后的所有标记信息。
使用yolov8s训练命令
您可以使用以下命令在YOLOv8s模型上进行训练:
yolo task=detect mode=train model=yolov8s.pt data=custom.yaml epochs=3 imgsz=640
这个命令将使用YOLOv8s模型,在自定义数据集上进行训练。您需要将自定义数据集的相关信息配置在custom.yaml文件中,并指定训练的总轮数为3,图像尺寸为640x640像素。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于 YOLOv8 的自定义数据集训练](https://blog.csdn.net/weixin_38739735/article/details/130256932)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
阅读全文
相关推荐














