图灵追幕者博客录

在使用yolov8进行目标检测的时候，程式运行过程中，终端后台总是会弹出一些日志信息，这些信息在我们调试程式的时候很有用，但是再部署程式的时候，尤其是带有GUI的程式部署的时候，最好是把这些给关掉，这样可以省去很多资源，方便提高我们的程式速度。

在计算机视觉领域，OBB（Oriented Bounding Box，定向边界框）是一种用于表示目标位置的边界框，区别于传统的轴对齐边界框（AABB，Axis-Aligned Bounding Box），OBB 可以任意旋转以更紧密地包围目标物体。这种表示方式在某些应用场景中具有显著优势，例如当目标物体呈现出明显的方向性或不规则形状时。

文件夹下查找自己的相关信息即可，该文件夹包含你的任务，如果是训练的检测模型就在。每次训练会生成一个新的训练任务文件夹，里面包含每次模型训练的所有信息。训练完成后，在当前路径下的。文件夹，如果是分割模型就在。

在做应用项目的时候，无论我们选择什么算法，什么模型，在保证算法速度和模型精度的前提下，最终的结果是为了部署应用，所以我们训练好模型后，更加关注的是如何使用模型(部署模型)，然后整合模型到整个项目中去，保证我们的整个系统代码顺利执行，那么这就带来一个问题，如何更好的引用和修改模型，这里进行一下简单的介绍。官网给出的测试程式很简答，归结起来就是，实际上我们需要对返回结果做一个分析使用才可，比如说，我们需要返回的目标检测中心点，而实际返回的是四个顶点坐标，这就需要我们知道返回的具体数值含义进行适当修改才可以了。

准备附加注释的数据集。在 YAML 文件中配置训练参数。使用命令开始训练。每个TASK有自己的参数）下面是物体检测任务的示例代码：物体检测任务的训练示例PythonCLI如需详细了解，请查官网的 "培训模型"指南，其中包括优化培训流程的示例和技巧。

图像分类任务是YOLOV8几种任务中最简单的一种，涉及将分类为预定义类别中的一个。图像分类器的输出是标签和一个。当你只需要知道图像属于哪个类别，而不需要知道该类别的对象在哪里或它们的确切形状时，图像分类非常有用。要使用 YOLOv8 进行图像分类，您需要准备一个合适的数据集。以下是建立分类数据集的一般步骤：1.收集并准备您需要分类的图像。确保每个类别下有足够数量的图像，以便训练模型时能够获得良好的结果。2.将图像按照类别进行组织。通常的做法是创建一个主文档夹，然后在其内为每个类别创建一个子活页夹。

在 YOLOv8 中，使用predict函数进行目标检测后，返回的结果通常是一个包含检测结果的对象，而不是简单的列表。这个对象通常是一个Results类的实例，包含了丰富的信息，方便进一步处理和分析。

在使用这个函数时，可以通过不同的参数来控制预测过程的行为。: 输入图像的尺寸，可以是单个整数（长宽相等）或元组（长和宽）。: NMS（非极大值抑制）的交并比阈值，用于消除重叠的检测框。: 置信度阈值，滤除低于该置信度的检测结果。: 是否在保存的文本文件中包含置信度。: 是否使用类别无关的 NMS。: 是否保存裁剪后的检测结果。: 是否保存带有检测框的图像。: 指定要检测的类的索引列表。: 保存预测结果的子目录名称。: 保存预测结果的项目目录。: 是否隐藏检测框的置信度。: 绘制检测框的线条粗细。

当你使用 YOLOv8 进行训练后，生成的文件夹和文件包含了模型训练的各种信息。下面是一个典型的 YOLOv8 训练输出文件夹结构以及每个文件/文件夹的解释,以目标检测的训练文件夹为例（不同的yolov版本会有一些差异）：runs/│ └── exp/└── other/

1.Model作用：定义YOLO模型架构。典型用法：这些类和函数涵盖了从数据加载、模型定义、训练、推理到结果处理的整个流程。通过组合使用这些工具，可以构建和训练YOLO模型，并应用于实际的目标检测任务。

这两个类是用于加载图像和视频流数据的工具，通常用于YOLOv8等深度学习模型的推理和训练过程中。通过使用这些类，您可以方便地加载和处理图像及视频流数据，进行进一步的推理或分析。语句是从Ultralytics库中导入。

Ultralytics 的 YOLO 系列一直在不断更新和优化，旨在提供高效、快速、易用的深度学习工具。无论是 YOLOv5 还是 YOLOv8，每个版本的更新都带来了显著的性能提升和新功能，使其在各种计算机视觉任务中表现出色。如果您想了解更详细的版本更新信息，建议查看官方的发布日志和文档。

这个文件夹通常是 Python 包的元数据信息文件夹，用于描述和标识该 Python 包的一些元数据信息。文件：如果是一个 Wheel 格式的 Python 包，可能会包含 Wheel 文件，其中包含了用于安装包的相关信息。4.其他可能的元数据文件：根据包的具体情况，可能会包含其他一些元数据文件，用于描述包的依赖关系、兼容性等信息。文件：包含有关 Python 包的元数据信息，如包的名称、版本、作者、许可证等。文件：记录了 Python 包中的文件列表和对应的哈希值，用于验证包的完整性。

流程包括如下：环境配置、数据集制作、训练、测试。

在YOLOv8中，数据处理是非常重要的一环，它包括数据加载、数据增强、数据预处理和数据标签处理等步骤。以下是YOLOv8中常用的数据处理方式及常用处理方法的介绍：1.2.3.4.在实际应用中，为了提高目标检测模型的性能和泛化能力，通常会结合多种数据处理方法，并根据具体任务的需求进行调整和优化。通过合理的数据处理方式，可以为模型提供更多丰富的信息和更多的训练样本，从而有效提高模型的检测能力和鲁棒性。

YOLOv8官方将各类任务（目标检测，关键点检测，实例分割，旋转目标框检测，图像分类）的损失函数封装了在中，本文主要梳理一下目标检测任务Loss的大致组成，不涉及到具体的原理。Loss 计算包括 2 个分支：分类和回归分支，没有了之前的 objectness 分支。目标检测任务中函数定义在YOLOv8损失函数使用了分类BCE、回归CIOU + VFL（新增项目）的组合。分类损失YOLOv8用的多分类损失是N个目标的二元交叉熵损失，而不是一般我们认为的多目标的softmax交叉熵损失。

找到ultralytics/models/yolo/detect/train.py的DetectionTrainer class中的build_dataset函数中的rect=mode == 'val'改为。这也是模型打印两次的区别，第一次打印出来的就是你选择模型的yaml文件结构，第二次打印的就是替换了你数据集的yaml文件，模型使用的是第二种。'文件内有如下的代码按照如下的图片进行修改，大家看好函数就行，其中红框的640可能和你的不一样， 然后下面代码替换掉整个代码即可。

Ultralytics是一个开源的计算机视觉和深度学习框架，旨在简化视觉模型的过程。该框架提供了一系列流行的视觉模型，包括YOLOv5、YOLOv4、YOLOv3、YOLOv3-tiny、YOLOv5-tiny、EfficientDet、PAN、PP-YOLO等，并提供了训练、评估和推理的工具和实用程序。如果在本机的python环境环境中安装了该框架，那么在"

对象检测是一项涉及识别图像或视频流中对象的位置和类别的任务。对象检测器的输出是一组包围图像中对象的边界框，以及每个框的类标签和置信度分数。当您需要识别场景中感兴趣的对象，但不需要确切知道对象在哪里或其确切形状时，对象检测是一个不错的选择。YOLOv8检测模型是默认的YOLOv8模型，即yolov8n.pt，并且在COCO上进行了预训练。

YOLOv8是一个支持多个计算机视觉任务的人工智能框架。该框架可用于执行检测、分割、分类和姿态估计。每个任务都有不同的目标和用例。