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yolov8classify

时间: 2025-01-11 09:39:56 浏览: 56

### 使用YOLOv8实现图像分类 #### 准备工作为了使用 YOLOv8 实现图像分类，需先安装 Ultralytics 库并下载预训练权重。Ultralytics 是开发 YOLO 系列算法的主要贡献者之一[^1]。 ```bash pip install ultralytics ``` #### 加载模型加载官方提供的预训练模型对于快速上手非常重要。这里可以选择不同的版本如 `yolov8n-cls` 表示 nano 版本用于分类任务： ```python from ultralytics import YOLO # Load a model model = YOLO('yolov8n-cls.pt') # load an official model ``` #### 数据准备数据集应当按照特定结构组织以便于框架识别各个子目录下的类别标签。通常情况下会有一个根目录包含多个子文件夹，每个子文件夹的名字即代表一类对象，并且里面放置对应类别的样本图片[^2]。 #### 训练过程配置参数后启动训练流程，在此期间可以根据实际需求调整超参以优化性能表现。下面是一个简单的例子展示如何设置基本选项来进行训练： ```python results = model.train( data='path/to/dataset', # 数据路径 epochs=10, # 迭代次数 imgsz=640 # 输入尺寸大小 ) ``` #### 验证与评估完成训练之后可以通过验证函数来检验模型的效果，这一步骤有助于理解当前模型的表现以及是否存在过拟合等问题。同时也可以利用内置工具生成混淆矩阵等可视化图表辅助分析。 #### 测试新图片最后当一切都准备好以后便可以用 predict 方法对未知的新图片做出预测判断其所属类别： ```python predictions = model.predict(source='image.jpg') print(predictions) ```

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