22、基于PyTorch和机器学习的计算机视觉：YOLOv8及相关模型应用

基于PyTorch和机器学习的计算机视觉：YOLOv8及相关模型应用

1. 引言

计算机视觉领域中，目标检测、计数、跟踪以及模型微调是重要的研究方向。YOLO系列模型以其高效和准确的特点，在这些任务中得到了广泛应用。本文将详细介绍YOLOv8及相关模型在不同场景下的应用，包括图像和视频的目标检测与计数、车辆跟踪与计数，以及模型的微调等内容。

2. YOLOv8、YOLOv9和YOLO - World模型的应用

2.1 代码实现与功能概述

以下是使用YOLOv8模型进行图像目标检测的代码示例：

from ultralytics import YOLO; import matplotlib.pyplot as plt 
import cv2; import glob; from tqdm import tqdm; import time
model = YOLO("yolov8n.pt") # yolov8n-seg.pt, yolov8n-pose.pt, yolov8n-cls.pt
#model = YOLO(' yolov9c . pt') 
#model = YOLO('yolov8s-world.pt') 
#model.set_classes(["person", "cat", "horse"]) 
source = 'd:/Stamped2023.jpg'
results = model.predict(source, verbose=False)[0].plot() 
plt.imshow(cv2.cvtColor(results, cv2.COLOR_BG