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=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...
= 'cpu' # half precision only supported on CUDA # Load model model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max()) # check img_size if half: model.half() # to FP16 # Second-stage classifier classify = False ...
我们可以将模型导出成ONNX格式: yolo export model='./runs/classify/train6/weights/best.pt' format=onnx imgsz=640我们得到了一个best.onnx文件,可以用它来运行推理。 要使用ONNX运行推理,我们需要安装onnxruntime_gpu wheel。 要在JetPack 6.0上安装onnxruntime-gpu,我们需要从Jetson Zoo上下载它。
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yolo CLI标志和参数,有兴趣的读者可参考链接https://docs.ultralytics.com/config...
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=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,...
代码中,task flag 可以接受三个参数:detect、classify、segment,分别对应三类任务。类似地,mode 也可以接受三个参数:train、val、predict。 如何在 Python API 中使用 YOLOv8? 你可以创建一个简单的 Python 文件,以导入 YOLO 模块并执行特定任务。 上面的代码表明,首先需要在 COCO128 数据集上训练 YOLOv8 Nano 模...
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yolo CLI标志和参数,有兴趣的读者可参考链接https://docs.ultralytics.com/config...
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 ...