Ultralytics
zh #8026
Replies: 109 comments 230 replies
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不错 |
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@Cuisinar 谢谢！如果您有任何关于YOLOv8或其他Ultralytics项目的问题或需要帮助，请随时提问。我们很乐意帮助您！ 😊🚀 |
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请问一下 ，我制备的负样本怎么使用yolov8 的代码进行训练，目前还未找到解决办法。 |
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好的，就是使用一个大图出现较多的预测框是不太合适的，是吗？ 一种处理方法是裁剪为小图，对边缘多考虑叠加在一起。 |
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请问训练的imgsz=640，自己的样本是512，训练的结果会不会受到影响？ |
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嗨！👋 对于您的问题，虽然训练时的 如果您担心尺寸差异可能影响模型性能，可以考虑以下几点：
希望这能帮助到您！如果有其他问题，欢迎继续提问。😊 |
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请问一下推理图片怎么操作 我感觉自己写的出现了问题 差距太大了，我是作的识别 |
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@Ajoker0524 嗨！👋 对于使用YOLOv8进行图片推理，如果您遇到了问题，通常问题可能出现在图片预处理或是推理后处理的步骤。确保您的图片被正确地缩放到模型期望的输入尺寸，如您训练时设置的 from ultralytics import YOLO
# 加载模型
model = YOLO('yolov8n.pt') # 请替换为您的模型路径
# 进行推理
results = model('path/to/your/image.jpg') # 请替换为您的图片路径
# 查看结果
results.show() # 显示推理结果请确保图片路径是正确的，且模型是针对您的任务训练好的。如果效果不理想，可能需要调整推理阶段的配置参数，例如置信度阈值 |
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请问，YOLO在Document Layout Analysis上有没有好的表现，谢谢！ |
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嗨！👋 YOLOv8在文档布局分析（Document Layout Analysis）上的表现取决于具体的任务和数据集。YOLOv8是设计用于处理各种视觉AI任务的，包括对象检测、分割、姿态估计等。如果你有一个针对文档布局分析的定制数据集，你可以训练一个YOLOv8模型来识别和分析文档中的元素。 例如，如果你想在自定义数据集上训练YOLOv8进行文档分析，你可以按照以下步骤操作：
请记住，模型的表现将大大依赖于数据集的质量和多样性。希望这有助于你的项目！如果有更多问题，随时问我。 |
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嗨！👋 要使用您自己的数据集验证训练好的模型性能，您可以使用 yolo detect val model=path/to/your/model.pt data=path/to/your/data.yaml这将使用您指定的数据集对模型进行验证，并提供性能指标，如平均精度（mAP）。希望这有助于您评估模型！如果有任何问题，随时告诉我们。 |
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您好，请问会考虑支持yolov9吗？ |
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@Friman04 您好！👋 目前我们专注于持续改进YOLOv8，以确保它在速度、准确性和易用性方面保持最佳状态。关于YOLOv9的支持，我们会根据社区的需求和技术发展来考虑未来的版本更新。请持续关注我们的GitHub仓库和官方文档，以获取最新信息和更新。感谢您的支持和理解！🚀 |
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你好，想用yolov8进行多类别的关键点检测，我需要怎么修改代码呢 |
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你好！👋 对于多类别的关键点检测，YOLOv8 已经支持这一功能。你不需要修改代码，只需准备好你的数据集，并确保它以正确的格式组织。关键点检测的数据集应该包含每个关键点的坐标和类别信息。 这里有一个简单的例子来说明如何在自定义数据集上训练一个模型进行关键点检测：
yolo detect train data=my_dataset.yaml model=yolov8n.pt确保你的 希望这能帮到你！如果有更多问题，欢迎继续提问。🚀 |
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你好，我在运行yolo predict model=yolov8n.pt source='ultralytics/assets/bus.jpg'时出现了 |
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具体报错： Error: No such command 'predict'. |
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嗨！看起来您在尝试使用 yolo detect predict model=yolov8n.pt source='ultralytics/assets/bus.jpg'如果您正在使用的是YOLOv8的最新版本，并且确信已正确安装所有必需的依赖项，这个命令应该可以正常工作。如果您仍然遇到问题，请确保您的YOLO CLI工具已经更新到最新版本。希望这能帮助到您！🚀 |
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谢谢已经解决了 |
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太棒了，很高兴听到您的问题已经解决了！🎉 如果您在使用过程中还有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时提问。祝您在使用YOLOv8时一切顺利！ |
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你好，我是一名初学者，如果我想得到经过我自己改良的预训练模型，请问我应该去哪里修改yolov8的对应的函数部分（就是修改诸如损失函数之类的），然后在得到不同于yolov8n.pt的不同的预训练模型，我是在github上将ultralytics-main文件夹整个下载下来了，但我找不到相应的部分😭 |
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@zhangshuang0925 你好！很高兴你对YOLOv8感兴趣。如果你想交流关于如何修改和改进模型的经验，我建议你可以参考我们的官方文档，那里有详细的指导信息。此外，加入我们的社区论坛或GitHub讨论组也是一个很好的选择，那里有很多像你一样的开发者和研究者，你们可以共同探讨和解决问题。希望这些资源对你有帮助！如果还有其他问题，随时欢迎提问。祝你学习顺利！🚀 |
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models/yolo.py请问这是或的意思吗 |
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您好！关于您的问题， 如果您在GitHub下载的文件中找不到这个文件，可能是因为文件结构有所变化或者您下载的版本与文档中提到的不同。建议您检查一下您下载的文件夹结构，或者在GitHub仓库中使用搜索功能查找“yolo.py”相关的文件。 希望这可以帮助到您！如果有其他问题，欢迎继续提问。祝您编程愉快！ |
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您好，最新版本的yolov8没有yolo.py文件 |
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您好！感谢您提出的问题。 在最新版本的YOLOv8中，确实没有
为了帮助您更好地定位和修改这些文件，建议您提供一个最小可复现的示例代码，这样我们可以更具体地指导您。您可以参考最小可复现示例来创建这个示例。 另外，请确保您使用的是最新版本的YOLOv8，以便获得最新的功能和修复。如果问题仍然存在，请随时在此处更新我们，我们会尽力帮助您解决。 希望这些信息对您有所帮助！如果有其他问题，欢迎继续提问。😊 祝您编程愉快！🚀 |
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这是来自QQ邮箱的假期自动回复邮件。你好，我最近正在休假中，无法亲自回复你的邮件。我将在假期结束后，尽快给你回复。
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嗨！👋 看起来你收到了一个自动回复邮件。如果你有关于Ultralytics YOLOv8的具体问题或需要帮助，请随时重新发送你的问题或详细说明你的需求。我们将在假期结束后尽快回复你。感谢你的耐心等待！希望你有一个愉快的一天！ |
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亲爱的NiTingKY，请问对于您提出来的问题会了么，可以交流一下吗 |
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Hello NiTingKY, Thank you for reaching out! 😊 To better assist you with your issue, could you please provide a minimum reproducible code example? This will help us understand the problem more clearly and work towards a solution. You can find guidelines on how to create a minimum reproducible example here. It's crucial for us to be able to reproduce the bug before we can investigate further. Additionally, please ensure that you are using the latest versions of pip install --upgrade torch ultralyticsOnce you've updated and provided the reproducible code, we'll be in a better position to help you resolve the issue. Looking forward to your response! |
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您好，请问yolov8怎么做增量训练。就比如我需要基于yolov8n.pt上训练识别一个个性化的水管。然后训练出来的模型不仅仅要能识别水管还要能识别本身yoloV8n.pt就有的人、猫、杯子等。就是本身yolov8n.pt上的都不被抹除，应该怎么操作 |
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您好！👋 增量训练（也称为继续训练）是一个很好的方式，可以在已有的模型基础上添加新的类别识别能力，而不会丢失原有的识别能力。对于您的需求，您可以按照以下步骤进行：
yolo train data=your_dataset.yaml model=yolov8n.pt这样，训练出来的模型将能够识别新的类别（水管），同时保留对原有类别（人、猫、杯子等）的识别能力。 希望这能帮助您顺利完成增量训练！如果有任何进一步的问题，欢迎随时提问。 |
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请问增量训练，能否只增加新的类别标注，使用原模型的权重呢？ |
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您好！😊 是的，您可以在原模型的基础上进行增量训练，只增加新的类别标注，同时保留原有的类别识别能力。以下是具体步骤：
yolo train data=your_dataset.yaml model=yolov8n.pt这样，训练出来的模型将能够识别新的类别（水管），同时保留对原有类别（人、猫、杯子等）的识别能力。 如果您在操作过程中遇到任何问题，请确保您使用的是最新版本的 pip install --upgrade torch ultralytics如果问题仍然存在，请提供一个最小可复现的代码示例，以便我们更好地帮助您。您可以参考最小可复现示例来创建您的示例。 希望这能帮助您顺利完成增量训练！如果有任何进一步的问题，欢迎随时提问。🚀 |
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你好 我想使用他进行SAR舰船图像识别 请问该怎么弄啊 之前尝试了很多别的 都不太行 |
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你好！👋 对于SAR舰船图像识别，你可以按照以下步骤使用YOLOv8：
如果之前尝试的方法都不太行，可能是因为数据集的特殊性或模型训练的参数需要调整。YOLOv8提供了灵活的配置和高性能的模型，应该能满足你的需求。 更多详细信息和指导，请参考Ultralytics YOLOv8文档。希望这能帮助你顺利实现SAR舰船图像识别！如果有更具体的问题，欢迎继续提问。 |
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您好 我想使用該程式進行畫面上多車體捕捉 該如何進行呢 |
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非常感謝您的幫助 我會嘗試看看 |
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@chouzhihao 非常高兴听到您将尝试使用YOLOv8进行多车辆捕捉！🚗 如果您在过程中遇到任何问题或有任何疑问，请随时在这里提问。我们的文档页面提供了大量有用的信息和指南，可以帮助您开始使用YOLOv8，包括安装、预测、训练模型以及探索不同的任务。祝您使用YOLOv8顺利！🌟 |
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想詢問 這是否需要取得憑證才可使用呢 我是一名學生 該如何申請 |
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且您在上面所回覆的訓練模型 網頁已過期 無法瀏覽 |
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抱歉听到您访问训练模型网页时遇到了问题。🙁我们一直在更新文档以确保提供最新和最准确的信息。如果您遇到过期链接，我们建议访问Ultryalytics官方文档查看最新的指南和教程。 对于您的项目，如果您是学生并且您的使用符合AGPL-3.0许可证的范围，您可以直接使用Ultralytics YOLOv8，无需额外申请许可。如果您计划用于商业用途，您可能需要考虑申请企业许可证。更多细节，请参考我们的Licensing 页面。 希望这有帮助！如果还有任何问题，随时回复。 |
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请问一下，我在pycharm里用git克隆了yolov8源码，还需要用pip install Ultralytics吗。如果不用的话，yolov8所需要的其他依赖怎么安装呢？在源码中我没找到requirement.txt文件。 |
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嗨！👋 如果你已经通过Git克隆了YOLOv8的源码，那么使用 虽然你在源码中没有找到 pip install -r requirements.txt或者，如果你想直接从源码安装YOLOv8及其依赖，可以在克隆的目录中运行： pip install -e .这将会安装YOLOv8以及它所需的所有依赖。希望这能帮到你！如果还有其他问题，随时问我。🙂 |
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克隆目录中没有setup.py文件，不过我用pip install -e .成功安装了依赖，谢谢回复！ |
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@Renshaokun 很高兴听到你已经成功安装了依赖！😊 如果你在后续的开发中遇到任何问题或者有进一步的疑问，随时欢迎提问。祝你在使用YOLOv8项目中取得好成绩！同时，也感谢你对文档的提及，希望它能为你提供有价值的信息和帮助。🚀 |
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这是来自QQ邮箱的假期自动回复邮件。您好，我最近正在休假中，无法亲自回复您的邮件。我将在假期结束后，尽快给您回复。
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@Renshaokun 嗨！👋 看起来你收到了一个自动回复邮件，而不是一个GitHub问题评论。如果你有关于Ultralytics YOLOv8的具体问题或需要帮助，请随时重新提交你的问题或评论，我们会尽快回复你。 如果你正在寻找YOLOv8的具体信息，如安装、预测、训练模型或探索不同的YOLOv8任务（如分割、分类、姿态估计和跟踪），我建议访问我们的官方文档。这里有大量的资源可以帮助你开始使用YOLOv8，无论你是机器学习的新手还是经验丰富的实践者。 例如，如果你想在自定义数据集上训练YOLOv8模型，可以使用以下命令： yolo detect train data=your_dataset.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640请确保替换 |
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请问这错误如何解决? 路径没有错 数据结构: 代码: model = YOLO('yolov8m-cls.pt') datadir = r'C:\Users\name\Desktop\model\datasets' results = model.train(data=datadir, epochs=300, imgsz=64, batch=16, device=0, optimizer='Adam') 错误:TypeError Traceback (most recent call last) File c:\Users\name\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py:655, in Model.train(self, trainer, **kwargs) File c:\Users\name\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py:213, in BaseTrainer.train(self) File c:\Users\name\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py:327, in BaseTrainer._do_train(self, world_size) File :323, in expanduser(path) TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType |
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嗨！看起来你在尝试使用自定义数据集进行训练，但遇到了一个 你的数据集结构看起来是正确的，但你需要创建一个 YAML 文件来定义你的训练和验证数据集的路径，类似这样： # dataset.yaml
train: C:/Users/name/Desktop/model/datasets/train
val: C:/Users/name/Desktop/model/datasets/valid
nc: 3 # 类别数
names: ['class1', 'class2', 'class3']然后，你可以这样使用这个 YAML 文件： from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8m-cls.pt')
data_yaml = 'C:/Users/name/Desktop/model/dataset.yaml' # YAML 文件的路径
results = model.train(data=data_yaml, epochs=300, imgsz=64, batch=16, device=0, optimizer='Adam')请确保 |
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您好！在YOLOv8-obb的训练过程中，我没有找到yolov8-obb.yaml文件，请问官方是否有相关的yaml文件呢？或是说直接使用yolov8s.yaml即可呢？另外，在训练过程中，box_loss 在1左右， cls_loss在3.8左右，这是否正常，因为我之前在使用yolov5时，这两者的数据通常是比较小的，希望您能解答我的疑问！ |
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@wuying-541 您好！ 感谢您对YOLOv8-obb的关注！关于您提到的 关于训练过程中
如果您有更多问题或需要进一步的帮助，请随时告知！ 祝您训练顺利！🚀 Ultralytics 团队 |
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您好，我在一次yolov8改进后的训练结果中，没有生成置信度曲线以及PR曲线。如何使用训练后的pth文件，产生置信度曲线等文件 |
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@Ambition0710 您好， 感谢您使用YOLOv8并提出问题！为了帮助您生成置信度曲线和PR曲线，请确保您使用的是最新版本的 如果问题依旧存在，请提供一个最小可复现的代码示例，以便我们能够更好地理解和解决您的问题。您可以参考最小可复现示例页面，了解如何创建一个有效的示例。这对于我们调查和解决问题至关重要。 关于生成置信度曲线和PR曲线，您可以使用以下代码示例来加载训练后的模型并进行验证，从而生成所需的曲线： from ultralytics import YOLO
# 加载训练后的模型
model = YOLO('path/to/your_model.pth')
# 进行验证以生成置信度曲线和PR曲线
results = model.val(data='path/to/your_data.yaml', save_json=True, plots=True)此代码将使用您的模型和数据集进行验证，并生成相关的曲线图。如果您有任何进一步的问题或需要更多帮助，请随时告知！ 祝您好运！😊 Ultralytics 团队 |
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你好,我現在有個項目要判斷人是否有正確使用遮掩版來遮住左眼做視力檢查(須完全遮住左眼),若是這種應用,需要用detect還是pose檢測? |
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@beefrog09 你好！ 对于你提到的项目，判断人是否正确使用遮掩版来遮住左眼进行视力检查，建议使用**检测（detect）**任务。检测任务可以识别并定位遮掩版的位置以及是否完全遮住了左眼。 以下是一个简单的步骤来实现这个目标：
以下是一个简单的代码示例，展示如何使用YOLOv8进行检测： from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8n.pt')
# 训练模型
model.train(data='your_dataset.yaml', epochs=100, imgsz=640)
# 进行预测
results = model.predict(source='path/to/your/image.jpg')
# 显示结果
results.show()如果你需要进一步的帮助或有其他问题，请随时在此留言。我们会尽力提供支持。 祝你的项目顺利进行！🚀 Ultralytics 团队 |
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你好，在yolov8的训练中，我的数据集不划分验证集，也就是val，我应该怎么操作呢 |
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@wuying-541 你好， 感谢你对YOLOv8的关注！关于你的问题，如果你不想在数据集中划分验证集，可以在 train: path/to/train/dataset
val: # 留空这样，YOLOv8在训练时将不会使用验证集。 另外，确保你使用的是最新版本的Ultralytics YOLOv8，以避免任何已修复的潜在问题。你可以通过以下命令更新： pip install --upgrade ultralytics如果你遇到任何问题或需要进一步的帮助，请提供一个最小可复现的示例代码，这样我们可以更好地帮助你解决问题。你可以参考这个链接了解如何创建一个最小可复现的示例：https://docs.ultralytics.com/help/minimum_reproducible_example 希望这能帮助到你！如果有其他问题，请随时告诉我们 😊 祝你好运！ Ultralytics 团队 |
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你好，如果在.yaml文件中忘记修改nc的值会怎么样qaq |
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你好， 感谢你的提问！如果在 例如，如果你的数据集有3个类别，你的 train: path/to/train/dataset
val: path/to/val/dataset
nc: 3 # 类别数
names: ['class1', 'class2', 'class3']如果你没有验证集，可以将 train: path/to/train/dataset
val: # 留空
nc: 3 # 类别数
names: ['class1', 'class2', 'class3']请确保你使用的是最新版本的Ultralytics YOLOv8，以避免任何已修复的潜在问题。你可以通过以下命令更新： pip install --upgrade ultralytics如果你遇到任何问题或需要进一步的帮助，请提供一个最小可复现的示例代码，这样我们可以更好地帮助你解决问题。你可以参考这个链接了解如何创建一个最小可复现的示例：https://docs.ultralytics.com/help/minimum_reproducible_example 希望这能帮助到你！如果有其他问题，请随时告诉我们 😊 祝你好运！ Ultralytics 团队 |
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请问我在哪里可以下载yolov8的网络架构图呢？ |
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@CCCCHIRS 你好， 感谢你的提问！目前，YOLOv8 的网络架构图并未单独提供下载。不过，你可以通过查看 YOLOv8 的配置文件和代码来了解其架构细节。以下是一些有用的资源：
如果你有任何进一步的问题或需要帮助，请随时告诉我们！😊 祝你使用愉快！ Ultralytics 团队 |
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请问我该怎么添加模块呢，然后又怎么调用？ |
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我添加模块之后，但是网络结构里面又无法显示 |
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@CCCCHIRS 您好， 感谢您提出这个问题！为了更好地帮助您解决模块添加后网络结构无法显示的问题，请您提供一个最小可复现的代码示例。这将有助于我们更快地定位和解决问题。您可以参考这篇文档来创建一个最小可复现示例：https://docs.ultralytics.com/help/minimum_reproducible_example。 此外，请确保您使用的是最新版本的Ultralytics软件包，因为有时更新版本可能已经解决了您遇到的问题。 如果您能提供更多详细信息，我们将能够更好地帮助您解决问题。谢谢！ 祝好， |
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@wuying-541 你好， 感谢你提供详细的错误信息。为了更好地帮助你解决多GPU训练时遇到的问题，请你提供一个最小可复现的代码示例。这将有助于我们更快地定位和解决问题。你可以参考这个链接来创建一个最小可复现的示例：https://docs.ultralytics.com/help/minimum_reproducible_example。 此外，请确保你使用的是最新版本的Ultralytics和PyTorch包，因为这些包的更新可能已经解决了你遇到的问题。你可以通过以下命令检查和更新这些包： pip install --upgrade ultralytics
pip install --upgrade torch如果问题仍然存在，请尝试以下代码来检查你的环境配置： import ultralytics
ultralytics.checks()
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.device_count())这将有助于确认你的环境是否正确配置。 再次感谢你的反馈，如果有更多信息或进一步的问题，请随时告知！😊 祝好， |
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我已经使用yolov10训练出来了一个模型，我现在想知道预测时该如何获取box和conf的信息，请问有详细指导么 |
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并且我在使用示例代码进行训练时报错 |
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@Aries-xxy 您好， 感谢您使用YOLOv10并反馈问题！从您提供的错误信息来看，似乎在预测过程中出现了一个 首先，请确保您使用的是最新版本的 pip install --upgrade ultralytics接下来，关于如何在预测时获取 from ultralytics import YOLO
# 加载模型
model = YOLO("yolov10.pt")
# 进行预测
results = model.predict("yolov10-main/test.png")
# 获取预测结果中的boxes和confidences
for result in results:
boxes = result.boxes # 获取检测框信息
confidences = result.boxes.conf # 获取置信度信息
# 打印或处理boxes和confidences
print("Boxes:", boxes)
print("Confidences:", confidences)如果问题依然存在，请提供一个最小可复现的代码示例，以便我们更好地帮助您解决问题。您可以参考这个链接来创建最小可复现示例：https://docs.ultralytics.com/help/minimum_reproducible_example 希望这些信息对您有所帮助！如果有任何进一步的问题，请随时告知。 祝您使用愉快！😊 Ultralytics 团队 |
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你好！ 我想要用docker将本地的yolov8项目创建一个镜像，我应该如何编写dockerfile的内容呢 |
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@wuying-541 你好！ 要在Docker中创建一个包含YOLOv8项目的镜像，你可以编写一个Dockerfile来定义镜像的构建步骤。以下是一个示例Dockerfile，可以帮助你开始： # 使用官方的Python基础镜像
FROM python:3.9-slim
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 复制本地文件到工作目录
COPY . .
# 安装系统依赖项
RUN apt-get update && apt-get install -y \
libgl1-mesa-glx \
libglib2.0-0
# 安装Python依赖项
RUN pip install --upgrade pip
RUN pip install ultralytics
# 暴露端口（如果需要）
EXPOSE 8080
# 定义启动命令
CMD ["python", "your_script.py"]在这个Dockerfile中，我们做了以下几步：
你可以根据需要修改 接下来，你可以使用以下命令来构建和运行Docker镜像： # 构建Docker镜像
docker build -t yolov8-app .
# 运行Docker容器
docker run -it --rm -p 8080:8080 yolov8-app希望这能帮助你顺利创建和运行YOLOv8的Docker镜像！如果你遇到任何问题，请提供更多详细信息或错误日志，以便我们进一步协助你。 更多详细信息和示例代码可以参考我们的文档：https://docs.ultralytics.com/zh 祝你好运！🚀 |
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你好，因为在预测阶段也就是predict时，RAM内存不够，所以我采用stream=True参数，但是我同时想要保存每一张图片的txt结果，应该如何实现 |
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@wuying-541 你好， 感谢你提出的问题！要在使用 from ultralytics import YOLO
# 加载模型
model = YOLO("yolov8n.pt")
# 运行预测，并启用流模式
results = model.predict("path/to/your/images", stream=True)
# 处理结果并保存每张图片的txt结果
for result in results:
# 获取检测框信息
boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy()
scores = result.boxes.conf.cpu().numpy()
classes = result.boxes.cls.cpu().numpy()
# 构建保存路径
save_path = f"results/{result.path.stem}.txt"
# 保存结果到txt文件
with open(save_path, 'w') as f:
for box, score, cls in zip(boxes, scores, classes):
f.write(f"{cls} {score} {box[0]} {box[1]} {box[2]} {box[3]}\n")请确保你已经安装了最新版本的 希望这能帮到你！如果有其他问题，请随时告诉我们 😊 祝好， |
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你好，我们使用yolov8 使用自制数据集训练后，预测后的图片和视频目标框 与自己标注的框大小不同，请问有什么解决方法。 |
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你好， 感谢你使用YOLOv8并提出这个问题！关于你提到的预测结果与标注框大小不一致的问题，以下是一些可能的解决方法：
希望这些建议能帮助你解决问题。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，我们会进一步协助你。 祝好， |
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ltralytics YOLOv8.2.48 🚀 Python-3.8.19 torch-2.3.1+cpu torch.cuda.is_available(): False |
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你好， 感谢你使用 Ultralytics YOLOv8 并报告这个问题。根据你提供的错误信息，问题似乎出在 CUDA 设备的选择上。以下是一些建议来解决这个问题：
希望这些建议能帮助你解决问题。如果问题仍然存在，请随时在此处回复，我们会尽力提供进一步的帮助 😊。 祝你好运！ Ultralytics 团队 |
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我尝试找到可以修改模型结构的脚本文件，按照你们在别人评论下的回复： |
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@tuisanlajiu 你好， 感谢你对Ultralytics YOLOv8的关注和使用！关于你提到的问题，如果你没有找到 pip install --upgrade ultralytics另外，为了更好地帮助你修改模型结构和损失函数，请提供一个最小可复现的示例代码。这将有助于我们更快地定位和解决问题。你可以参考我们的最小可复现示例指南来创建这个示例。 在最新版本的YOLOv8中，模型的定义和配置主要通过 如果你有进一步的问题或需要更多的帮助，请随时在这里留言。我们很乐意帮助你解决问题！😊 祝你使用愉快！ Ultralytics 团队 |
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请问如果我需要使用自己训练出来的模型进行训练和测试该如何操作，因为我发现好像训练过程中的ckpt并没有保存，而最后的模型pt好像不能直接作为模型进行训练和测试，我希望能用我训练出来的模型单独进行测试，谢谢！ |
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@Aries-xxy 你好！ 感谢你对Ultralytics YOLO的关注和使用！关于你提到的问题，如果你希望使用自己训练的模型进行测试，以下是一些建议：
希望这些信息对你有所帮助！如果你有进一步的问题或需要更多的帮助，请随时告诉我们 😊 祝你使用愉快！ Ultralytics 团队 |
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我希望使用得到的模型进行类似val的操作，得到map等数据，而不是predict，我该怎么做 |
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你好！ 感谢你的提问！如果你希望使用自己训练的模型进行类似
以下是一个完整的验证命令示例： yolo val model=path/to/ |
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你好！yolov8对于小目标的检测有一些改进方法吗？同时，这些小目标是以旋转框的形式标注的，我注意到yolov8-p2.yaml以及yolov8-obb.pt，这两者可以进行混用吗，也就是说用p2的yaml，用obb的权重进行训练。 |
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@wuying-541 你好！ 对于检测小目标，YOLOv8 提供了一些改进方法。您可以尝试以下几种策略：
关于您提到的混用 from ultralytics import YOLO
# 加载模型架构
model = YOLO('yolov8-p2.yaml')
# 加载预训练权重
model.load('yolov8-obb.pt')
# 开始训练
results = model.train(data='your_dataset.yaml', epochs=100, imgsz=640)请确保您的数据集和配置文件正确设置，以便模型能够识别旋转框标注的小目标。 如果您遇到任何问题或需要进一步的帮助，请随时访问我们的 文档 获取更多信息。 希望这些建议对您有所帮助！😊 祝您项目顺利！ |
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and others
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zh
探索Ultralytics YOLOv8 的完整指南，这是一个高速、高精度的对象检测和图像分割模型。安装、预测、培训教程等。
https://docs.ultralytics.com/zh
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