YOLOv8训练好的pt文件如何用来预测

最新推荐文章于 2025-04-08 13:40:53 发布

有趣的野鸭

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分类专栏：深度学习文章标签： YOLO

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本文介绍了如何使用Ultralytics的YOLO库进行对象检测，包括加载官方预训练模型和自定义模型进行预测，以及如何在预测后保存图片。教程详细展示了代码示例和参数设置。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 使用原版预测

代码如下：

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n.pt')  # load an official model

# Predict with the model
results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg')  # predict on an image

命令如下：

yolo detect predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'  # predict with official model

2.使用自己的模型

仅需要把自己的模型放入即可
代码如下：

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('path/to/best.pt')  # load a custom model

# Predict with the model
results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg')  # predict on an image

命令如下：

yolo detect predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

会输出一下信息
在这里插入图片描述

3.如何让图片保存下来

添加save=True即可，代码如下：

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('path/to/best.pt')  # load a custom model

# Predict with the model
results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg'， save=True)  # predict on an image