yolov8验证集图片上不显示框、置信度和标签

最新推荐文章于 2025-03-26 16:35:00 发布

WFFYFLUNWEN

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文章标签： YOLO

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WFFYFLUNWEN/article/details/133254518

版权

作者在使用自建数据集训练时遇到问题，验证集仅有一张图片导致不显示结果。调整batchsize为1后，运行成功。可能原因是batchsize与数据集大小不匹配。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

自己制作了一个数据集，想运行一下看看数据集的结果，训练完成后，在验证集上确什么都不显示。如下图所示

运行了好几次，一直不知道怎么回事，回看自己制作的数据集，发现验证集只有一张图片，而参数batchsize设置成了8.

于是我把batchsize设置成1，再次运行显示成功。

确定要放弃本次机会？

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c# YOLOV5目标检测部署----显示标签及置信度

weixin_44119674的博客

11-18

1331

YOLOV5目标检测部署----显示标签及置信度（同时将符合要求的图像放置在不同文件夹：NG\OK）

YOLO 目标检测识别框不显示文字标签（已解决） Cannot load image “data/labels/xxx.png“

Github主页：https://github.com/xinyangwy

07-14

3784

YOLO 目标识别检测框显示文字标签问题已解决

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【YOLOv8】隐藏预测实例分割的目标类别和置信度信息

向上生长的程序媛的博客

04-26

3360

隐藏YOLOv8项目中预测类别的显示。

yolov8输出置信度预测阈值修改

最新发布

m0_55785842的博客

03-26

842

yolov8输出置信度预测阈值修改：在深度学习检测中，调整置信度预测阈值有助于过滤低质量的检测结果，提高模型输出质量。

YOLOv8 只检测人只画框不要标签

jaket5219999的博客

09-06

924

3. 标签中去掉置信度：result.plot(conf=False)1. 只检测人：predict的时候指定参数classes=[0]2. 只画框不要标签：plot的时候传入labels=False。

YOLOv8训练自定义数据集后，模型预测结果没有显示正确的标签，而是claa_0、class_1

weixin_74350204的博客

08-25

1199

YOLO系列检测时没有预测框输出的解决办法

weixin_51279993的博客

10-15

7252

YOLO系列检测时没有预测框输出的解决办法

YOLOv5和YOLOv8中隐藏标签，只显示检测框的方法

Z1986185459的博客

03-26

6125

在我们平时发表论文的过程中，会遇到这样的需求，在进行推理的时候，仅需要在推理图片上面显示出检测框。不需要显示标签信息，尤其是在目标众多的时候，标签之间相互遮挡，使得图片的质量下降。话不多说，怎么实现这个过程，见下面步骤。在这个文件下面找到下面标红这一行，注释掉，然后进行推理，就不会有标签信息了。v5就比较简单了，网上有很多。这边我也列出来吧，方便大家使用。然后将hide-labels改为True就可以。在v5工程根目录下找到detect.py文件。就可以实现和上面v8一样的效果了。

yolov8更改默认的检测框的参数

yingziyu11的博客

10-05

787

如果想要修改预测框的粗细，就在这个路径的default文件中修改line_width的数值，默认是2。还有想保存预测框txt文件(save_txt)，保存带置信度分数的结果 (save_conf)；这些颜色都是按类别顺序显示的，假如想要修改第三类预测框的颜色，就改第三个的颜色编号即可。不想显示预测标签 (show_labels)，不想显示预测置信度 (show_conf)在这个路径下的文件中，可以修改预测框的颜色。也都可以在default文件中修改。

yolov8 预测目标图像显示

weixin_46290197的博客

05-17

1155

cv2.imwrite("cropped_image.jpg", cropped_img) # 如果需要，取消注释这行来保存图像。bbox = results[0].boxes.xyxy[0].tolist() # 提取第一个边界框的xywh值。results = yolo(source=img) # 如果yolo库支持直接处理numpy数组，则传入img。# 注意：如果您的YOLO库版本不支持直接处理numpy数组，您可能需要将图像保存为文件，# 对图像"aaa.jpg"进行目标检测。

yolov8验证图片怎么去掉类别和置信度·

03-24

### 如何在 YOLOv8 的预测结果中隐藏类别名称和置信度分数为了实现这一目标，可以通过调整 `ultralytics` 库中的可视化参数来控制预测结果显示的内容。具体来说，在调用模型的 `predict()` 或者 `val()` 方法时，...

yolov8使用文档，涵盖环境配置，结构详解，自定义数据集，训练，测试，验证

03-11

- **测试参数设置**：根据实际应用场景调整测试时的参数，如置信度阈值、NMS 阈值等。 - **性能评估**：使用常用的评估指标（如 mAP、召回率、精确率等）来衡量模型的表现。综上所述，YOLOv8 的使用文档详细介绍了...

yolov8显示标签和置信度

01-16

### 显示YOLOv8目标检测结果中的标签和置信度 为了在YOLOv8的目标检测过程中显示预测结果的标签以及对应的置信度，在配置模型执行推理时可以通过调整特定参数来控制这些信息是否被保存或展示。当希望保留并查看每...

yolov8实战第二天——yolov8训练过程、结果分析（保姆式解读）

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qq_34717531的博客

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以逻辑回归举例，逻辑回归的输出是一个 0 到 1 之间的概率数字，因此，如果我们想要根据这个概率判断用户好坏的话，我们就必须定义一个阈值。因此，对于阈值为 0.5 的情况下，我们可以得到相应的一对查准率和查全率。选取合适的阈值点要根据实际需求，比如我们想要高的查全率，那么我们就会牺牲一些查准率，在保证查全率最高的情况下，查准率也不那么低。因此，为了找到一个最合适的阈值满足我们的要求，我们就必须遍历 0 到 1 之间所有的阈值，而每个阈值下都对应着一对查准率和查全率，从而我们就得到了 PR 曲线。

yolov7训练模型结果没有框

Zeng999212的博客

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学习经验分享【34】目标检测算法常见疑问（持续更新）

m0_70388905的博客

04-28

841

深度学习常见问题答疑

设置YOLO-V8的参数

hzp666的博客

09-27

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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可以处理很多类型的识别，比如：图片、视频、还有YouTube的网页连接，强不强！、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。设置预测参数，可以满足我们不同的需求。：用于操作边界框的属性和方法的对象。

yolo使用gpu识别不出检测框

weixin_52769439的博客

08-08

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yolo使用gpu识别不出检测框

使用yolov8训练数据集及使用中遇到的问题_yolov8的ultralytics models文件夹下没有v8这个文件夹

2301_79055239的博客

04-13

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下载链接，我下了yolov8s.py，放在该路径E:\nfshare\yolov8\ultralytics\weightsps：model文件类型可以是yaml，也可以是ptE:\nfshare\yolov8\ultralytics\cfg\models\v8\yolov8.yaml，就改类别数 4.新建data文件 E:\nfshare\yolov8\ultralytics\cfg\datasets\hr.yaml，这些和yolov5一样E:\nfshare\yolov8\ultralytics\cfg\

yolov8 怎么预测一张图片

01-08

### 使用YOLOv8对单张图片进行目标检测预测为了使用YOLOv8对单张图片执行目标检测并保存裁剪后的标签内容，可以采用如下方法。此过程依赖于`ultralytics`库来加载和运行YOLOv8模型。 #### 安装必要的库首先，确保安装了所需的Python包： ```bash pip install ultralytics opencv-python-headless numpy ``` #### 加载YOLOv8模型利用`ultralytics`库中的预训练权重文件初始化YOLOv8模型实例[^1]。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 或者其他版本如'yolov8s', 'yolov8m'等 ``` #### 执行推理给定一张输入图像路径，调用模型对象的`predict()`函数来进行前向传播计算，获取检测结果列表。 ```python results = model.predict(source='path/to/image.jpg') ``` #### 解析结果与裁剪区域遍历每一个检测框的信息（边界框坐标、置信度分数以及类别ID），依据这些数据从原始图中提取感兴趣区(ROI)，再应用OpenCV库完成实际切割操作。 ```python import cv2 import os for result in results: boxes = result.boxes.cpu().numpy() for i, box in enumerate(boxes): r = box.xyxy[0].astype(int) cropped_image = image[r[1]:r[3], r[0]:r[2]] output_path = f"./output/cropped_{i}.jpg" directory = os.path.dirname(output_path) if not os.path.exists(directory): os.makedirs(directory) cv2.imwrite(output_path, cropped_image) ``` 上述代码片段展示了如何读取原图、根据预测得到的位置参数截取出子图，并最终将它们存储至指定位置的过程。