YOLO8S识别

### YOLOv8s 物体识别实现与使用 YOLOv8 是 Ultralytics 提供的一个高性能目标检测框架，而 YOLOv8s 表示该系列中的小型版本模型。这种模型具有较小的参数量和较低的计算复杂度，适合在资源受限环境下运行的同时保持良好的精度。 #### 1. **YOLOv8s 的安装** 要开始使用 YOLOv8s 进行物体识别，首先需要安装 `ultralytics` 库。可以通过以下命令完成安装： ```bash pip install ultralytics ``` 这一步会自动下载并配置好所需的依赖项[^1]。 --- #### 2. **加载预训练模型** Ultralytics 提供了官方预训练权重文件，可以直接通过 Python 脚本调用这些权重来初始化模型实例。以下是加载 YOLOv8s 预训练模型的方式： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8s.pt') # 加载预训练的小型模型 ``` 上述代码片段展示了如何快速加载 YOLOv8s 模型及其对应的权重文件。 --- #### 3. **执行推理操作** 一旦模型被成功加载，就可以利用它对图像或视频数据进行推断。下面是一个简单的例子，展示如何针对单张图片执行目标检测任务： ```python import cv2 results = model('example.jpg') # 对指定路径下的图片进行预测 for result in results: boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy() # 获取边界框坐标 classes = result.boxes.cls.cpu().numpy() # 获取类别索引 confidences = result.boxes.conf.cpu().numpy() # 获取置信度分数 image = cv2.imread('example.jpg') for box, cls, conf in zip(boxes, classes, confidences): x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, box) label = f'{int(cls)} {conf:.2f}' cv2.rectangle(image, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(image, label, (x_min, y_min - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('Detection', image) cv2.waitKey(0) ``` 此脚本实现了从读取输入图片到绘制检测结果的过程，并最终显示带有标注的目标区域。 --- #### 4. **自定义数据集训练** 如果希望让 YOLOv8s 学习特定场景下新类型的对象，则需准备自己的标注数据集并重新训练模型。通常情况下，建议遵循 COCO 数据格式标准组织标签信息。之后可通过如下指令启动训练流程： ```bash yolo task=detect mode=train model=yolov8s.yaml data=custom_dataset.yaml epochs=100 imgsz=640 ``` 其中： - `model=yolov8s.yaml`: 定义网络结构及相关超参； - `data=custom_dataset.yaml`: 描述数据分布（如根目录位置、划分比例等）； - `epochs=100`: 设置最大迭代次数； - `imgsz=640`: 图片尺寸调整至固定大小以便统一处理[^2]。 --- #### 5. **性能优化方法** 为了进一步提高 YOLOv8s 在实际部署环境中的效率，可以考虑引入更高效的骨干网替代默认选项。例如 MobileNetV3 曾经作为一种轻量化解决方案广泛应用于移动端开发项目之中。其核心优势在于借助 NAS 技术探索最佳算子组合形式从而减少冗余运算开销；同时保留必要的特征表达能力满足多样化应用场景需求[^3]。 具体而言，在不改变原有头部设计的前提下仅替换了原始 ResNet 或 CSPDarknet 结构部分即可获得显著收益——既降低了整体 FLOPs 数值又维持住了较高的 mAP 值水平。 ---