save_dir: G:\mypro\ultralytics\runs\classify\predict 这里是要保存的预测结果根目录 这样代码在cfg\__init__.py中走如下代码: 图1 2、进入G:\mypro\ultralytics\ultralytics\engine\predictor.py 图2 3、修改write_results()方法: 图3 图4发布...
pip install ultralytics--验证环境是否安装成功yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' 安装完ultralytics之后就可以通过命令使用yolov8进行目标检测了,使用命令可以参考YOLO官网的快速开始教程:YOLO官网快速开始教程,但我们并不只是想用官方的模型权重,而是要训练和改进为...
predict(test_image_path, conf=0.5)[0] # 获取预测结果 predicted_class_id = int(results.probs.argmax()) predicted_class_name = model.names[predicted_class_id] confidence = float(results.probs.max()) # 打印预测结果 print(f"Predicted Class: {predicted_class_name}, Confidence: {confidence:...
fname=self.save_dir /f"val_batch{ni}_pred.jpg", names=self.names, on_plot=self.on_plot, )# pred .\yolov8\ultralytics\models\yolo\classify\__init__.py # 导入分类任务相关模块和类fromultralytics.models.yolo.classify.predictimportClassificationPredictorfromultralytics.models.yolo.classify.tra...
由于ultralytics包对于predict和track方法都已经封装好,因此只要直接调用就可以,如下面的代码: from ultralytics.models import YOLO,RTDETR # 初始化模型 model = YOLOv8(weights_path) model = RTDETR(weights_path) # weights_path为指向训练好的权重文件的路径 ...
pred=model.predict(source=img) t2 = time_synchronized() # Process detections # 对每一张图片作处理 for i, det in enumerate(pred): # detections per image # 如果输入源是webcam 则batch_size 不为1,取出dataset中的一张图片 if webcam: # batch_size >= 1 ...
python3 predict.py 通过实时网络摄像头馈送运行YOLOv8模型预测 CLI命令 使用CLI方式进行预测应用的命令是: 复制 yolo detect predict model=best.pt source=0 show=True cnotallow=0.25 save=True 注意到,这里所使用的参数与Python API中的参数相同。
predict(source=videoPath, save=True) 代码语言:javascript 复制 import subprocess # Convert AVI to MP4 using FFmpeg subprocess.call(['ffmpeg', '-y', '-loglevel', 'panic', '-i', '/content/runs/segment/predict/sample_video.avi', 'output_video.mp4']) from IPython.display import Video # ...
yolo predictmodel=yolov8n.ptsource='ultralytics/data/images/bus.jpg' 然后就会看到这个图片 五、数据集准备 这时候说明环境是没问题的了,我们可以准备数据集了,数据集的格式就是TXT标签加原图片,可参考YOLOv5这个博客:点击 六、 模型训练 6.1 方式一 ...
Expand Down Expand Up @@ -35,6 +39,21 @@ def test_predict_dir(): model.predict(source=ROOT / "assets") def test_predict_img(): model = YOLO(MODEL) img = Image.open(str(SOURCE)) output = model(source=img, save=True, verbose=True) # PIL assert len(output) == 1, "predict ...