yolov8推理

### YOLOv8 推理教程及相关问题解决方案 #### 1. 替换主干网络以优化性能 为了提升 YOLOv8 的推理能力，可以替换其默认的主干网络为其他更高效的架构，例如 FasterNeT。此操作涉及修改模型配置文件以及调整输入输出尺寸以适配新主干网络的要求[^1]。 以下是实现这一更改的具体代码示例： ```python from ultralytics import YOLO # 加载自定义配置文件（假设已将 FasterNeT 集成到 yolov8_custom.yaml 中） model = YOLO('yolov8_custom.yaml') # 训练模型 results = model.train(data='custom_dataset.yaml', epochs=50) # 进行验证 results = model.val() ``` --- #### 2. 基础推理流程 YOLOv8 提供了简洁易用的 API 来完成从训练到推理的过程。以下是一个标准的推理脚本，适用于图像和视频数据[^2]。 对于单张图片的推理： ```python from ultralytics import YOLO # 初始化预训练模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 对指定路径的图片执行推理 results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') for result in results: boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy() # 获取边界框坐标 confidences = result.boxes.conf.cpu().numpy() # 获取置信度 class_ids = result.boxes.cls.cpu().numpy() # 获取类别 ID ``` 对于视频流的实时推理： ```python import cv2 from ultralytics import YOLO # 初始化模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 打开摄像头或读取本地视频 cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用 0 表示打开默认摄像头；或者传入视频文件路径 while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 对当前帧进行推理 results = model(frame) # 可视化结果 annotated_frame = results[0].plot() cv2.imshow("YOLOv8 Inference", annotated_frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 如果遇到视频播放仅有声音而无画面的情况，可能的原因包括编码器设置错误、硬件加速冲突或其他兼容性问题[^3]。建议尝试更新 OpenCV 版本或将视频保存后再加载显示。 --- #### 3. 导出模型以便部署 在实际应用中，通常需要将 PyTorch 模型导出为 ONNX 或 TensorRT 格式以提高推理速度。下面展示了如何通过 Ultralytics 工具包快速完成模型转换。 ```python from ultralytics import YOLO # 载入预训练权重 model = YOLO('yolov8n.pt') # 将模型导出为 ONNX 格式 success = model.export(format='onnx') if success: print("Model successfully exported to ONNX format.") else: print("Export failed. Please check the configuration and try again.") ``` --- #### 4. 性能调优技巧 - **批量大小 (Batch Size)**：适当增加 batch size 可显著减少每秒处理时间。 - **分辨率调整**：降低输入图像分辨率有助于加快推理速度，但可能会牺牲部分精度。 - **量化技术**：利用 INT8 量化进一步压缩模型体积并提速。 --- ###