yolov8输出是什么
时间: 2025-03-27 14:24:06 浏览: 56
### YOLOv8 输出格式解析
#### 3.1 主要输出结构
YOLOv8 seg 模型的主要输出由两个部分组成。第一个输出命名为 "output0",其数据类型为 `float32` 并具有形状 `[1, 116, 8400]`[^1]。
#### 3.2 数据维度说明
- **Batch Size (1)**: 表示批次大小,在此情况下每次处理一张图片。
- **特征数量 (116)**: 这一部分可以细分为两大部分:
- 前84个通道用于表示边界框的位置预测以及类别置信度得分;
- 后续32个通道则专门针对分割任务提供额外的信息来帮助构建物体掩码。
#### 3.3 边界框位置与分类信息
对于前84维的数据,具体来说包含了每个候选区域中心坐标(cx, cy),宽度(w)和高度(h)共四个回归参数,紧随其后的则是覆盖所有预设类别的概率分布向量(长度取决于支持的最大标签数)。
#### 3.4 掩膜生成辅助信息
最后的32维主要用于增强模型对实例级语义理解的能力,通过学习更复杂的模式从而提高最终产生的二值化mask的质量。
```python
import numpy as np
# 示例代码展示如何访问 output0 中的不同组成部分
def parse_yolov8_output(output_tensor):
batch_size, num_features, num_predictions = output_tensor.shape
# 获取边界框及分类信息
bbox_and_class_scores = output_tensor[:, :84, :]
# 获取用于计算掩膜的数据
mask_data = output_tensor[:, 84:, :]
return bbox_and_class_scores, mask_data
dummy_output = np.random.rand(1, 116, 8400).astype(np.float32)
bboxes_classes, masks_info = parse_yolov8_output(dummy_output)
print(f"BBox & Class Scores Shape: {bboxes_classes.shape}")
print(f"Masks Info Shape: {masks_info.shape}")
```
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