小白也能看懂的YOLOv8预测参数详解（全面详细、重点突出）

原创 已于 2024-10-18 11:27:46 修改 · 1.5k 阅读 · 23 ·
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#YOLO #opencv #numpy

于 2024-10-18 09:57:03 首次发布

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前言

预测参数

下面是每个参数的解释：

Boxes

视频流数据源

拉到文末有惊喜

前言

YOLOv8现在可以接受输入很多，如下表所示。包括图像、URL、PIL图像、OpenCV、NumPy数组、Torch张量、CSV文件、视频、目录、通配符、YouTube视频和视频流。表格✅指示了每个输入源是否可以在流模式下使用，并给出了每个输入源使用流模式的示例参数

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预测参数

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下面是每个参数的解释：

source：输入源的目录，可以是图像或视频文件。

conf：目标检测的对象置信度阈值。只有置信度高于此阈值的对象才

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包括图像、URL、PIL图像、OpenCV、NumPy数组、Torch张量、CSV文件、视频、目录、通配符、YouTube视频和视频流。表格✅指示了每个输入源是否可以在流模式下使用，并给出了每个输入源使用流模式的示例参数。Boxes对象可用于索引、操作边界框，并将其转换为不同的格式。Box格式转换结果是缓存的，这意味着每个对象只计算一次，并且这些值将在将来的调用中重复使用。yolov8提供了plot函数绘制结果，可以绘制边框，分割结果,分类结果类别等等。：用于操作边界框的属性和方法的对象。
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