yolovalmodel=yolo11n.ptdata=coco8.yaml batch=1imgsz=640 在YouTube 视频上测试模型的结果,图像大小为 320: yolo predict model=yolo11n.ptsource='https://youtu.be/LNwODJXcvt4'imgsz=320 使用预训练的分割模型在 YouTube 视频上预测,图像大小为 320: y...
https://docs.ultralytics.com/usage/cfg/#predict https://docs.ultralytics.com/modes/predict 2、命令行对视频进行推理预测 # 目标检测预测 yolo detect predict model=yolov8x.pt source=videos/video_fruits.mp4 device=0 # 图像分割预测 yolo segment predict model=yolov8x-seg.pt source=videos/video_...
mode=predict \ model=yolov8n.pt \ source="image.jpg" 1. 2. 3. 4. 其中,task参数可以接受三个参数值:detect、classify和segment,分别对应于检测、分类和分段三种任务。类似地,mode参数可以有三个取值,分别是train、val或predict。此外,在导出训练模型时,我们也可以将mode参数指定为export。 有关所有可能的y...
predict('data/bus.jpg', save=True, imgsz=320, conf=0.5) 这里的图片路径可以自行修改指定。 示例效果: 目标检测+分割 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Load a pretrained YOLOv8n-seg Segment model model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # Run inference on an image results = ...
yolo task=segment mode=predict model=yolov8x-seg.pt source='input/video_3.mp4'show=True 因为这次将实例分割与目标检测相结合,所以这一次的平均 FPS 约为 13。 使用YOLOv8 Extra Large 模型进行分割推理。 在输出中,分割映射看起来非常干净。即使猫在最后几帧藏在积木下面,模型也能够检测并进行图像分割。
yolo segment predict model=runs/segment/train/weights/best.pt source="Flowers_YOLODataset/images/train/1800.png" 输入模型路径和测试图片的路径进行测试结果保存在runs\segment\predict目录下,展示样例如下 # -*- coding: utf-8 -*- import json
yolo task=segment mode=predict model=yolov8x-seg.pt source='input/video_3.mp4' show=True 因为实例分割与对象检测是结合在一起的,所以这一次运行时的平均FPS约为13。 使用YOLOv8超大模型进行分割推断 分割图在输出中看起来很干净。即使当猫在最后几帧隐藏在块下时,模型也能够检测并分割它。
yolo task=segment mode=predict model=yolov8x-seg.pt source='images' name=yolov8x_segyolo task=classify mode=predict model=yolov8x-cls.pt source='images' name=yolov8x_clsdisplay('runs/segment/yolov8x_seg/')display('runs/classify/yolov8x_cls/')from ultralytics import YOLO# Load a model...
mode=predict model=yolov8n.pt source="image.jpg" 该task标志可以接受三个参数:detect、classify和segment。同样,模式可以是train、val或之一predict。我们也可以像export导出经过训练的模型时一样传递模式。 【2】如何通过Python API使用YOLOv8?我们还可以创建一个简单的Python文件,导入YOLO模块并执行我们选择的任务。
yolo task=segment mode=predict model= source='input/video_3.mp4' show=True 1. 因为这次将实例分割与目标检测相结合,所以这一次的平均 FPS 约为 13。 使用YOLOv8 Extra Large 模型进行分割推理。 在输出中,分割映射看起来非常干净。即使猫在最后几帧藏在积木下面,模型也能够检测并进行图像分割。