yolov8s-cls.pt文件
时间: 2025-02-08 15:01:51 浏览: 87
### 关于 YOLOv8 分类模型 `yolov8s-cls.pt` 文件
#### 文件用途
`yolov8s-cls.pt` 是一个经过预训练的 PyTorch 模型权重文件,专用于图像分类任务。该模型基于 YOLOv8 架构设计,在特定的数据集上进行了优化和训练,能够高效地识别并分类输入图片中的对象类别。
此 `.pt` 后缀表示这是一个保存有神经网络参数以及结构定义的二进制文件,可以直接加载到 Python 环境中执行推理操作或继续微调以适应新的应用场景[^1]。
#### 使用方法
为了使用 `yolov8s-cls.pt` 进行预测或其他任务,可以按照如下方式:
1. **导入必要的库**
需要安装 Ultralytics 提供的相关包来简化模型的操作过程。
```bash
pip install ultralytics
```
2. **加载模型实例**
利用官方 API 创建一个新的 YOLO 对象,并指定路径指向本地存储的 `yolov8s-cls.pt` 权重文件位置。
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练好的YOLOv8小型版本分类器模型
model = YOLO('path/to/yolov8s-cls.pt')
```
3. **设置推理选项**
可以为不同的需求配置相应的参数,比如调整输入尺寸大小 (`imgsz`) 或者选择 GPU 设备编号 (`device`) 等等。
4. **执行推理**
调用 `model.predict()` 方法传入待测样本即可获得输出结果;还可以通过额外的关键字参数控制行为,例如是否保存可视化后的检测图(`save=True`)。
```python
results = model.predict(
source='image_or_video_path',
save=True,
imgsz=(640, 640),
device=[0],
task="classify"
)
```
上述代码片段展示了如何利用已有的 `yolov8s-cls.pt` 开展简单的分类工作流[^4]。
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