YOLOv8 如何进行多任务:以图像分类为例


YOLOv8 源码解析,如何进行分类任务?

https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues?q=classification

准备工作:visual code 调试源码

vscode的调试配置里有个重要的选项没配置,就是"justMyCode": false。这个选项默认是true,是进不了第三方包源码的,所以要改成false。

在这里插入图片描述

本来想找一个调用堆栈可视化的软件,但是发现这个好像不是很好用:
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=hediet.debug-visualizer

pip install vscodedebugvisualizer

在这里插入图片描述

那我们直接从模型入手,看看结构:
yolov8 图像分类的网络结构很简单,就是Conv 和C2f 的 类似卷积的重复。不同模型就是参数量级的不同。

### 使用YOLOv8实现图像分类任务 #### 准备工作 为了使用YOLOv8执行图像分类任务,需先安装`ultralytics`库。可以通过pip命令完成此操作。 ```bash pip install ultralytics ``` #### 数据集准备 对于最新的YOLOv8版本,在进行分类任务时,数据集结构较为简单,只需直接指定训练(train)和验证(val)集中图片所在文件夹的位置即可[^1]。如: - `dataset/train/`: 训练集图片目录。 - `dataset/val/`: 验证集图片目录。 每个子文件夹下应放置对应类别的图片,文件夹名称即类别标签名。 #### 模型加载与预测 下面展示一段用于加载模型并对单张或多张图片进行分类预测的Python脚本[^2]。 ```python from ultralytics import YOLO import os # 加载预训练好的模型或自定义训练后的权重文件 model = YOLO("path_to_your_model.pt") image_folder = "your_image_path" # 图片所在的文件夹路径 img_paths = [os.path.join(image_folder, img_name) for img_name in os.listdir(image_folder)] for img_path in img_paths: result = model(img_path)[0] # 对每一张图片做预测 class_id = result.probs.top1 # 获取最高概率对应的类别ID confidence = result.probs.top1conf.cpu().numpy() # 提取置信度分数 print(f"{img_path}: {class_id} with confidence {confidence}") ``` 这段代码实现了批量读取指定文件夹内的所有图片,并调用已加载的YOLOv8模型对其进行分类识别的功能。其中`top1`表示返回最可能的一个类别及其相应的置信度值。
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