YOLOv8代码使用教程
时间: 2025-02-18 15:49:51 浏览: 71
### YOLOv8 代码使用教程
对于希望深入了解并实际操作YOLOv8模型的用户而言,掌握其代码结构与具体实现细节至关重要。下面提供一段基于Python环境下的简单实例来展示如何利用`ultralytics`库加载预训练模型,并执行图像目标检测任务。
#### 加载预训练模型
通过指定特定版本的小型YOLOv8网络(`yolov8n.pt`)作为初始权重,可以快速启动项目开发或实验工作流:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # Load pre-trained model weights
```
此部分展示了如何便捷地获取官方提供的轻量化YOLOv8架构及其对应的参数集[^3]。
#### 定义数据源及相关超参设定
为了适应不同应用场景的需求,在调用`.train()`方法前需先准备好相应的配置项字典对象。这里以一个假设的数据集描述文件(`pitaya.yaml`)为例说明如何自定义训练选项:
```python
training_args = {
"data": "pitaya.yaml",
"epochs": 10,
"batch": 16,
"imgsz": 640,
}
results = model.train(**training_args)
```
上述代码片段不仅指定了输入图片尺寸大小(imgsz),还设定了迭代轮次数量(epochs)以及批量处理规模(batch)。
#### 执行评估过程
完成一轮或多轮训练之后,通常还需要对新获得的最佳模型性能进行全面评测。借助于内置的方法可以直接获取当前最优解的表现指标:
```python
metrics = model.val()
print(metrics.box.map) # Print mAP score of the validation set.
```
这段程序能够计算出验证集中各类别平均精度均值(mAP),从而直观反映算法效果的好坏程度。
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