复制 yolotask=detect\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。
yolo task=classify mode=predict model=yolov8x-cls.pt source='input/video_3.mp4' show=True 默认情况下,视频使用模型预测的前5个类进行注释。在没有任何后处理的情况下,注释直接匹配ImageNet类名。案例 快速检测缺陷并提供重要的安全功能 计算机视觉可以取代生产线上容易出错的手动零件组装和质量检查。在车内,...
yolotask=classifymode=predictmodel='./runs/classify/train6/weights/best.pt'source=white_wagtail.jpg 预测的结果都非常好 导出模型 我们可以直接使用模型进行推理,只需打开并使用它即可。 为了获得更快的推理时间,我们可以将其导出为TensorRT 因为我们使用的是NVIDIA Jetson Orin NX,甚至是ONNX。
对象分割 yolo task=segment mode=predict model=yolov8x-seg.pt source='images' name=yolov8x_seg yolo task=classify mode=predict model=yolov8x-cls.pt source='images' name=yolov8x_cls display('runs/segment/yolov8x_seg/') display('runs/classify/yolov8x_cls/') from ultralytics import YOLO...
yolo task=classify mode=predict model=yolov8x-cls.pt source='input/video_3.mp4' show=True 默认情况下,视频使用模型预测的前5个类进行注释。在没有任何后处理的情况下,注释直接匹配ImageNet类名。 案例 快速检测缺陷并提供重要的安全功能计算机视觉可以取代生产线上容易出错的手动零件组装和质量检查。在车内,...
yolo task=classify mode=predict model=yolov8x-cls.pt source='input/video_3.mp4'show=True 利用YOLOv8 Extra Large 模型进行分类推理。 默认情况下,视频中标注了模型预测的前 5 个类。用户无需任何后处理,注释直接匹配 ImageNet 类名。 YOLO 不同版本之间的对比 ...
yolo task=detect \ mode=predict \ model=yolov8n.pt \ source="image.jpg" 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。
task:选择任务类型,可选['detect', 'segment', 'classify', 'init'] mode: 选择是训练、验证还是预测的任务蕾西 可选['train', 'val', 'predict'] model: 选择yolov8不同的模型配置文件,可选yolov8s.yaml、yolov8m.yaml、yolov8l.yaml、yolov8x.yaml ...
yolo task=detect 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...
yolo task=detect \ 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。 下图显示了所有可能的yoloCLI 标志和参数。