yolov8使用obb.pt

### 如何在 YOLOv8 中加载和使用 `obb.pt` 模型文件 #### 加载模型 为了在 YOLOv8 中加载并使用自定义的 `.pt` 文件（如 `obb.pt`），可以利用 Ultralytics 提供的 API 来完成此操作。以下是具体实现方法： ```python from ultralytics import YOLO # 创建一个YOLO对象，并指定路径为obb.pt文件的位置 model = YOLO("path/to/your/obb.pt", task="detect") # 如果是分类任务，则设置task="classify" ``` 上述代码片段展示了如何通过提供 `.pt` 文件路径来初始化 YOLO 对象[^1]。 #### 进行推理 一旦模型被成功加载，就可以调用其内置的方法来进行目标检测或其他任务。例如，执行图像上的推理过程可以通过以下方式完成： ```python results = model.predict(source="image.jpg", conf=0.5, iou=0.5) ``` 这里设置了置信度阈值 (`conf`) 和交并比阈值 (`iou`) 参数以过滤预测结果[^2]。 #### 注意事项 - **环境配置**：确保 Python 环境已经正确安装了 PyTorch 及其他必要依赖项。 - **文件合法性验证**：确认所使用的 `obb.pt` 文件是由兼容版本的框架导出，否则可能会引发不匹配错误。 - **授权许可**：`.pt` 文件仅限于学术交流和技术探索目的下应用，请遵循相关版权规定[^3]。 #### 完整示例代码 下面给出一段完整的脚本作为参考，展示从加载到运行整个流程的操作步骤： ```python from ultralytics import YOLO def load_and_predict(model_path, image_source): """ 加载YOLOv8模型并对给定图片源做预测 :param model_path: str, .pt模型文件绝对路径 :param image_source: str, 待处理图片位置或摄像头索引号 :return: list of results objects """ try: # 初始化YOLO实例 model = YOLO(model_path, task='detect') # 执行预测 predictions = model.predict( source=image_source, conf=0.5, # 设置最低置信水平 iou=0.5 # NMS算法中的IoU阈值 ) return predictions except Exception as e: print(f"Error occurred during prediction: {e}") raise if __name__ == "__main__": MODEL_PATH = "path/to/your/obb.pt" IMAGE_SOURCE = "test_image.png" preds = load_and_predict(MODEL_PATH, IMAGE_SOURCE) for pred in preds: boxes = pred.boxes.xyxy.numpy() # 获取边界框坐标[xmin,ymin,xmax,ymax] scores = pred.boxes.conf.numpy() # 获取对应得分 classes = pred.boxes.cls.numpy() # 类别标签 print(boxes, scores, classes) ``` 以上程序实现了基于特定 `.pt` 文件的目标检测功能演示^.