YOLOv8 中，model 对象的多种函数

1. train

• 功能：训练模型。

• 参数：

  • data: 数据集配置文件路径（如 yolov8n.yaml）。

  • epochs: 训练轮数。

  • imgsz: 输入图像尺寸。

  • batch: 批量大小。

  • device: 使用的设备（如 cuda:0 或 cpu）。

• 示例：

  model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640, batch=16, device='cuda:0')

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2. predict

•  功能：使用训练好的模型进行推理（检测）。

• 参数：

  • source: 输入数据源（可以是图像、视频、文件夹路径或摄像头索引）。

  • conf: 置信度阈值。

  • iou: IoU 阈值。

  • show: 是否显示结果。

  • save: 是否保存结果。

• 示例：

  results = model.predict(source='image.jpg', conf=0.5, iou=0.45, show=True, save=True)

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3. val

•  功能：在验证集上评估模型性能。

• 参数：

  • data: 数据集配置文件路径。

  • batch: 批量大小。

  • imgsz: 输入图像尺寸。

  • conf: 置信度阈值。

  • iou: IoU 阈值。

  • device: 使用的设备。

• 示例：

  metrics = model.val(data='coco128.yaml', batch=16, imgsz=640, conf=0.5, iou=0.45, device='cuda:0')

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4. export

•  功能：将模型导出为其他格式（如 ONNX、TensorRT、CoreML 等）。

• 参数：

  • format: 导出格式（如 onnx、torchscript、tflite 等）。

  • imgsz: 输入图像尺寸。

  • device: 使用的设备。

• 示例：

  model.export(format='onnx', imgsz=640, device='cuda:0')

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5. to

•  功能：将模型移动到指定设备（如 CPU 或 GPU）。

• 参数：

  • device: 目标设备（如 cuda:0 或 cpu）。

• 示例：

  model.to('cuda:0')

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6. fuse

•  功能：融合模型的卷积层和批归一化层，以加速推理。

• 示例：

  model.fuse()

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7. info

•  功能：打印模型的详细信息（如层数、参数量等）。

• 示例：

  model.info()

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8. load

•  功能：加载预训练权重。

• 参数：

  • weights: 权重文件路径。

• 示例：

  model.load('yolov8n.pt')

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9. save

•  功能：保存模型权重。

• 参数：

  • path: 保存路径。

• 示例：

  model.save('my_model.pt')

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10. tune

•  功能：超参数调优（YOLOv8 新增功能）。

• 参数：

  • data: 数据集配置文件路径。

  • epochs: 训练轮数。

  • imgsz: 输入图像尺寸。

  • device: 使用的设备。

• 示例：

  model.tune(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640, device='cuda:0')

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11. benchmark

•  功能：对模型进行基准测试，评估推理速度。

• 参数：

  • imgsz: 输入图像尺寸。

  • device: 使用的设备。

• 示例：

  model.benchmark(imgsz=640, device='cuda:0')

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12. profile

•  功能：分析模型的计算量和内存占用。

• 示例：

  model.profile()

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13. augment

•  功能：数据增强（YOLOv8 新增功能）。

• 参数：

  • imgsz: 输入图像尺寸。

  • batch: 批量大小。

• 示例：

  model.augment(imgsz=640, batch=16)

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14. plot_results

•  功能：绘制训练结果（如损失曲线、mAP 曲线等）。

• 示例：

  model.plot_results()

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15. get_flops

•  功能：计算模型的浮点运算量（FLOPs）。

• 示例：

  flops = model.get_flops()

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16. get_num_params

•  功能：计算模型的参数量。

• 示例：

  num_params = model.get_num_params()

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总结

YOLOv8 的 model 对象提供了丰富的函数，涵盖了从训练、推理到模型优化的全流程。根据具体需求，可以选择合适的函数进行调用。例如：

• 训练：train

• 推理：predict

• 验证：val

• 导出：export

• 调优：tune

• 性能分析：benchmark、profile