YOLOv8s-CLS

<think>好的，用户想了解YOLOv8s-CLS模型的用法和参数。首先，我需要确认YOLOv8s-CLS的具体用途。根据引用中的信息，YOLOv8通常用于检测、分类、分割等任务，而CLS可能代表分类任务。引用[2]提到使用YOLO模型进行predict时指定task="classify"，所以YOLOv8s-CLS应该是分类模型。 接下来，用户需要用法和参数。引用[2]中的代码示例展示了加载模型和预测的基本流程，这里使用的是分类任务。因此，我应该说明如何加载CLS模型，进行预测，并解释常用参数如imgsz、device、save等。此外，引用[1]和[3]提到ONNX部署，可能需要补充相关参数，但用户当前的问题更侧重于Python中的使用，所以重点放在Python代码的参数说明。 参数部分需要详细解释，比如imgsz的调整影响推理速度和准确率，device设置GPU，conf_thres用于过滤低置信度结果。同时，用户可能关心训练时的参数，引用[4]中的训练指令可以作为参考，说明epochs、batch、workers等参数的作用。 另外，用户可能混淆了CLS模型和其他任务模型，需要指出YOLOv8s-CLS专用于图像分类，而检测或分割需用其他版本。最后，生成相关问题时，考虑用户可能的后续需求，如部署、训练数据准备、性能优化等，确保覆盖常见的使用场景。</think>### YOLOv8s-CLS 模型用法及参数说明 YOLOv8s-CLS 是 Ultralytics YOLOv8 系列的图像分类模型，适用于**通用图像分类任务**。其名称中“s”表示轻量化版本（small），“CLS”明确标注其分类功能[^3]。以下是核心用法和参数解析： --- #### 一、基础用法（Python） ```python from ultralytics import YOLO # 加载模型（支持 .pt 或 .onnx 格式） model = YOLO("yolov8s-cls.pt") # 或 model = YOLO("yolov8s-cls.onnx") # 执行推理 results = model.predict( source="/path/to/images", # 输入路径（支持单图/文件夹/视频） task="classify", # 强制指定分类任务模式 imgsz=(640, 640), # 输入图像尺寸（H,W），默认640 device=[0], # 使用GPU 0，若设为"cpu"则用CPU save=True, # 保存带标签的结果图像 conf=0.5, # 分类置信度阈值（默认0.25） show_labels=True # 在结果中显示类别标签 ) ``` --- #### 二、关键参数详解 | 参数 | 类型 | 作用 | 典型值 | |------|------|------|--------| | `source` | str | 输入数据路径 | `"test.jpg"`/`"dataset/"` | | `task` | str | 强制指定任务类型 | `"classify"`[^2] | | `imgsz` | int/tuple | 输入图像尺寸 | `224`/`(480, 640)` | | `device` | str/list | 计算设备 | `"cpu"`/`[0]`/`[0,1]` | | `conf` | float | 类别置信度过滤阈值 | `0.3-0.9` | | `save` | bool | 保存推理结果 | `True`/`False` | | `augment` | bool | 启用推理数据增强 | `True`（提升精度） | --- #### 三、进阶功能 1. **模型训练** 参考分类训练指令格式[^4]： ```bash yolo classify train data=my_dataset.yaml model=yolov8s-cls.pt epochs=100 imgsz=224 ``` - `data`: 数据集配置文件路径 - `epochs`: 训练轮次 - `batch`: 批大小（根据显存调整） 2. **ONNX部署** 导出为ONNX格式后，可通过C++/Python加载： ```python model.export(format="onnx", imgsz=(224,224)) # 导出ONNX模型[^1] ``` --- #### 四、注意事项 1. 输入尺寸`imgsz`需与模型训练时一致（默认224x224） 2. 分类模型**不支持目标检测参数**（如`boxes=True`） 3. GPU加速建议使用`device=[0]`指定显卡编号