yolov8模型跑出来的结果
时间: 2025-04-16 17:23:29 浏览: 24
### YOLOv8 模型输出结果分析
YOLOv8 的输出结果主要由边界框、类别标签和置信度分数组成。对于每一个检测到的对象,模型会给出这些信息来描述对象的位置及其所属类别的可能性。
#### 边界框 (Bounding Box)
边界框用于标记图像中的目标位置,通常表示为目标周围的矩形区域。该矩形通过四个参数定义:中心坐标 \(x\) 和 \(y\) 以及宽度 \(w\) 和高度 \(h\)[^1]。在实际应用中,这些数值会被转换成相对于整个图片尺寸的比例值,以便于不同分辨率下的通用性和可移植性。
#### 类别标签 (Class Label)
每个检测出来的物体都会被赋予一个类别标签,这取决于数据集中预设的目标种类列表。例如,在 COCO 数据集上训练的模型可以识别多达 80 种不同的物品分类[^3]。
#### 置信度分数 (Confidence Score)
值得注意的是,YOLOv8 并未单独预测置信度;相反,它利用了类别得分的最大值作为最终的置信度评分标准。这意味着如果某个特定类别的概率最高,则此概率即代表了对该实例存在的信心程度。这种设计简化了网络结构并提高了效率。
```python
import numpy as np
def process_yolov8_output(output_tensor, threshold=0.5):
"""
处理YOLOv8模型输出张量
参数:
output_tensor (numpy.ndarray): 模型输出张量
threshold (float): 过滤低质量预测的阈值
返回:
list of dict: 经过过滤后的检测结果列表 [{'bbox': [x_center, y_center, width, height], 'class_id': int, 'confidence': float}]
"""
filtered_results = []
for detection in output_tensor:
class_scores = detection[-len(CLASSES):]
confidence = max(class_scores)
if confidence >= threshold:
class_id = np.argmax(class_scores)
bbox = detection[:4].tolist()
result = {
"bbox": bbox,
"class_id": class_id,
"confidence": confidence.item(),
}
filtered_results.append(result)
return filtered_results
```
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