yolov8跑多分类

### YOLOv8 模型训练与预测教程 YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的实时目标检测算法，而 YOLOv8 则是该系列中的最新版本。以下是关于如何使用 YOLOv8 进行模型训练和预测的具体方法。 #### 1. 安装依赖项 为了运行 YOLOv8 的训练和推理功能，需要安装 Ultralytics 提供的相关库。可以通过以下命令完成安装： ```bash pip install ultralytics ``` 这一步会自动下载并配置所需的全部依赖包[^1]。 --- #### 2. 数据集准备 在开始训练之前，需准备好数据集，并将其转换为支持的格式（如 COCO 或 YOLO 格式）。通常情况下，数据集应包含以下几个部分： - 图像文件夹 (`images`) - 标签文件夹 (`labels`) - 配置文件（定义类别名称） 假设我们有一个名为 `custom_dataset` 的自定义数据集，则其结构可能如下所示： ``` custom_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/ ``` 此外还需要创建一个 YAML 文件来描述数据集路径以及类别的数量和名称。例如： ```yaml train: ./custom_dataset/images/train val: ./custom_dataset/images/val nc: 3 # 类别数 names: ['cat', 'dog', 'mouse'] # 类别名列表 ``` 上述操作完成后即可加载此数据用于后续流程。 --- #### 3. 开始训练 启动训练过程非常简便，只需调用 CLI 命令或者编写 Python 脚本实现自动化控制。这里给出两种方式的例子： ##### 方法一：通过命令行执行 ```bash yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=custom_dataset.yaml epochs=100 imgsz=640 ``` 参数解释： - `task`: 设置任务类型为对象检测(`detect`)。 - `mode`: 表明当前处于训练模式下工作。 - `model`: 使用预训练权重作为初始状态；可以选择不同大小变体比如 yolov8s、m 等。 - `data`: 输入刚才制作好的 dataset yaml 描述文档地址。 - `epochs`: 总共迭代次数设定值。 - `imgsz`: 图片尺寸调整至指定像素宽度高度一致，默认方形裁剪缩放处理。 ##### 方法二：利用 API 编程接口 如果更倾向于编程风格的话也可以采用这种方式来进行定制化开发： ```python from ultralytics import YOLO # 加载模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 训练模型 results = model.train( data='custom_dataset.yaml', epochs=100, imgsz=640 ) ``` 以上两段代码均能达成相同效果即开启一轮完整的训练周期。 --- #### 4. 结果评估与可视化 当训练结束后可以查看生成的各种报告图表帮助理解性能表现情况。其中包括但不限于损失曲线变化趋势图、精确率召回率PR曲线下面积统计表等等[^2]。 特别值得注意的是混淆矩阵 Confusion Matrix ，它直观展示了各个分类之间相互影响程度关系。每一行列代表实际标签 versus 预测结果对比状况，从而便于发现哪些种类容易被误判成其他特定选项。 --- #### 5. 执行预测 最后，在获得满意的检测器之后就可以运用到新的图片上去识别其中含有的物体啦！ 同样存在两种途径可供选择： ##### 方式A - 终端指令快速测试单张或多张照片 ```bash yolo predict model=/path/to/best.pt source=/path/to/image_or_folder.jpg conf=0.25 iou=0.45 save=True ``` 说明字段含义如下： - `source`: 待分析的目标素材位置链接。 - `conf`: 置信度阈值过滤弱响应框。 - `iou`: 平交比标准决定重叠区域保留策略。 - `save`: 是否保存标注后的成果副本。 ##### 方式B - 整合进应用程序内部逻辑里头去批量作业 ```python from ultralytics import YOLO # 实例化已训练完毕的对象探测引擎实例 model = YOLO('/path/to/best.pt') # 对某个具体样本实施推断运算 predictions = model.predict(source='/path/to/test_image.png', conf=0.25, iou=0.45) for pred in predictions: boxes = pred.boxes.xyxy.cpu().numpy() # 获取边界坐标数组形式表达 scores = pred.boxes.conf.cpu().numpy() # 查看对应得分数值向量序列 classes = pred.boxes.cls.cpu().numpy() # 映射回原始索引编码集合 ``` 这样就完成了整个从零构建专属视觉AI解决方案的过程概述。 ---

<think>好的，用户想知道如何查看YOLOv8模型运行后的结果，包括数据可视化和输出解读。我需要根据提供的引用信息和已有的知识来回答这个问题。 首先，我需要回忆YOLOv8的文档和引用内容。用户提到了引用[2]，里面提到模型训练、验证、预测和导出的方法。比如使用model.train()训练，model.val()验证，model()进行预测，还有model.export()导出模型。这些步骤都会产生不同的结果，需要分别说明如何查看。 接下来，用户可能想知道训练后的指标，比如损失函数、mAP等。训练完成后通常会有结果文件，比如results.csv或者保存的图表图片。需要提到这些文件的存放位置，比如在runs目录下，并解释如何查看这些可视化结果。 然后是验证阶段，model.val()会返回metrics对象，里面包含各种评估指标，如mAP50、mAP50-95、精确度、召回率等。需要告诉用户如何访问这些属性，比如metrics.box.map50，并生成相关的图表，比如混淆矩阵和PR曲线。 对于推理结果，当使用model("image.jpg")进行预测时，返回的results对象包含检测到的框、标签、置信度等信息。需要详细说明如何提取这些信息，比如results[0].boxes.xyxy获取坐标，results[0].boxes.conf获取置信度，以及如何用plot()方法可视化结果图片。 此外，结果保存的位置也很重要，用户可能需要知道输出图片、标签文件保存在哪个目录下，比如runs/detect/predict。还要提醒用户注意路径问题，可能需要绝对路径或者正确的工作目录。 还要考虑不同任务类型，比如分类或分割，输出结果可能有所不同，但用户的问题主要是检测任务，所以重点放在检测的输出上。可能还需要提到导出模型后的结果，但用户主要关心的是推理和训练后的结果查看，所以这部分可以简略。 最后，用户可能需要生成相关问题，比如如何调整可视化参数、输出结果的保存路径修改、评估指标含义等。这些需要根据常见疑问来设计，帮助用户进一步了解。 总结回答的结构：分训练结果、验证指标、推理结果可视化、输出文件位置几个部分，每部分说明具体方法和代码示例，同时引用提供的资料中的代码片段。确保使用正确的中文术语，LaTeX格式的数学公式用$...$，如评估指标中的mAP表示为$mAP_{50}$。</think>以下是查看YOLOv8模型运行结果的完整指南，包含数据可视化方法和输出解读： ### 一、训练结果可视化 1. **训练日志**：训练时默认生成`results.csv`文件，记录损失函数变化： $$损失值 = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y}_i)^2$$ 文件路径：`runs/train/exp/results.csv` 2. **可视化图表**： ```python from ultralytics.yolo.vit import plot_results plot_results('runs/train/exp/results.csv') # 生成损失曲线/mAP曲线图 ``` 自动生成以下图表： - 训练/验证损失曲线 - $mAP_{50}$和$mAP_{50-95}$变化趋势 - 分类/定位/目标损失分量分解图 ### 二、验证结果解读 使用`model.val()`后返回的metrics对象包含： ```python metrics.box.map # mAP50-95 metrics.box.map50 # mAP50 metrics.box.mr # 召回率 metrics.box.p # 精确度 ``` 验证完成后会生成： - `confusion_matrix.png`：分类混淆矩阵 - `F1_curve.png`：F1置信度阈值曲线 - `PR_curve.png`：精确率-召回率曲线 ### 三、推理结果可视化 1. **直接显示检测结果**： ```python results = model("bus.jpg") results[0].show() # 直接显示带标注的图像 ``` 2. **解析预测结果**： ```python for result in results: boxes = result.boxes.xyxy # 检测框坐标[[x1,y1,x2,y2],...] conf = result.boxes.conf # 置信度数组 cls = result.boxes.cls # 类别ID数组 names = model.names # 类别名称字典 ``` ### 四、输出文件位置 所有结果默认保存在以下目录结构： ``` runs/ ├── detect/ │ └── predict/ # 推理结果 │ ├── labels/ # 预测标签文件 │ ├── bus.jpg # 带标注图像 │ └── predictions.csv └── train/ └── exp/ # 训练结果 ├── weights/ # 模型权重 ├── args.yaml # 训练参数 └── results.png ``` ### 五、关键指标解读 | 指标名称 | 数学表达 | 标准范围 | 优化方向 | |----------------|-------------------------|-----------|----------| | mAP50 | $\frac{1}{N}\sum AP_{50}$ | 0-1 | 越高越好 | | Precision | $\frac{TP}{TP+FP}$ | 0-1 | 提高 | | Recall | $\frac{TP}{TP+FN}$ | 0-1 | 平衡优化| [^2]