模型实战(9)之YOLOv8预测模块predictor详解、预测视频后同时保存结果视频+目标帧

YOLOv8预测模块predictor详解、预测视频后同时保存结果视频+目标帧

  • Ultralytics YOLOv8Ultralytics YOLOv8是最新版本的YOLO对象检测和图像分割模型。
    • 作为一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,YOLOv8建立在以前版本的成功基础上,引入了新的功能和改进,以增强性能、灵活性和效率。
    • YOLOv8的设计非常注重速度、尺寸和精度,使其成为各种视觉人工智能任务的令人注目的选择。它通过整合新的骨干网、新的无锚分头和新的损失函数等创新,超越了以前的版本。这些改进使YOLOv8能够提供卓越的结果,同时保持紧凑的尺寸和卓越的速度。
    • 此外,YOLOv8支持全方位的视觉人工智能任务,包括检测、分割、姿态估计、跟踪和分类。这种多功能性允许用户在不同的应用程序和领域中利用YOLOv8的功能。

在这里插入图片描述

  • 以下是YOLOv8在不同任务下的精度和速度介绍,模型应用部署的话速度更加受到关注~

    • 检测精度:
      在这里插入图片描述
    • 实例分割精度:
### 使用训练完成的YOLOv8模型进行预测 对于已经训练好的YOLOv8模型,执行预测操作主要依赖于`ClassificationPredictor`类。此过程涉及加载预训练模型权重、准备输入数据以及调用预测方法来获取输出结果[^1]。 #### 加载预训练模型并初始化预测器 为了开始预测流程,首先需要导入必要的库,并实例化`ClassificationPredictor`对象: ```python from ultralytics import YOLO model_path = 'path_to_your_trained_model.pt' model = YOLO(model_path) predictor = model.predictor ``` 这里假设`path_to_your_trained_model.pt`指向保存有已训练好参数的文件位置。通过这种方式可以轻松加载自定义训练后的YOLOv8模型用于后续推理任务。 #### 准备待测样本 接下来要准备好想要测试的数据集或单张图片作为输入给到模型预测分析。通常情况下会将图像转换成适合网络接受的形式(比如调整大小),这一步骤取决于具体应用场景的要求。 #### 执行预测 一旦完成了上述准备工作之后就可以调用`predict()`函数来进行实际的预测工作了: ```python results = predictor(source='image.jpg') print(results) ``` 这段代码将会读取名为`image.jpg`的文件,并将其传递给之前创建好的预测器以获得最终的结果。这些结果显示了检测到的对象类别及其置信度得分等信息。 #### 结果评估 当得到预测结果后,可以通过计算诸如均方误差(L1 Mean Squared Error)[^3]这样的指标来衡量模型性能的好坏程度。不过需要注意的是,在分类任务中更常用的评价标准可能是准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)等等。
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