yolov8 预测代码 保存输出标签
时间: 2025-02-03 19:37:50 浏览: 118
### 修改 YOLOv8 预测代码以保存输出标签
为了使YOLOv8在预测过程中能够保存输出标签,可以调整`predict.py`中的参数设置。通过指定特定选项来控制输出行为,确保不仅保存预测后的图片还保存对应的标签文本文件。
具体来说,在调用`model.predict()`函数时加入几个重要参数:
- `save=True`: 表示是否保存带有标注框的预测结果图像。
- `save_conf=True`: 启用此选项可以在保存的结果中包含置信度分数。
- `save_txt=True`: 设置该标志为真,则会将检测到的目标边界框信息写入`.txt`文件中;需要注意的是,默认情况下如果某张图里没有任何物体被识别出来则不会创建相应的文本文件[^3]。
下面是经过适当配置后的Python脚本实例,展示了如何利用这些参数来自定义预测过程并处理输出:
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载已经训练好的模型权重
model = YOLO("path_to_your_model.pt")
# 执行预测操作,并设定保存路径和其他选项
results = model.predict(
source="datasets/images/val", # 输入待预测的数据集路径
save=True, # 是否保存带标记的结果图像
save_conf=True, # 是否记录置信度得分
save_txt=True, # 将检测结果另存为TXT格式
name='custom_output' # 自定义输出文件夹名称
)
```
上述代码片段说明了怎样通过简单的API调用来定制化YOLOv8的行为模式,从而满足不同应用场景下的需求。对于希望进一步了解或修改底层逻辑的情况,建议深入研究官方文档以及源码结构[^4]。
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