yoloV8：我如何使用 pytorch 预测和保存对象上带有框的图像答案

【问题标题】：yoloV8: how I can to predict and save the image with boxes on the objects with pytorchyoloV8：我如何使用 pytorch 预测和保存对象上带有框的图像
【发布时间】：2023-02-14 01:42:43
【问题描述】：

import torch
import glob
import os
import pathlib
from ultralytics import YOLO

model_name='MyBest.pt'
model = torch.hub.load(<?>, 'custom', source='local', path = model_name, force_reload = True)
results = model(person.png)  # predict on an image
results.save()

我应该写什么：<?>

我正在尝试在所有对象上获取带有 BOX 的图像我希望代码同时使用 yoloV8 和 pytorch

【问题讨论】：

标签： pytorch yolo

【解决方案1】：

根据官方python usage source发布8.0.20：

from ultralytics.yolo.engine.model import YOLO

model = YOLO("yolov8s.pt")
results = model.predict(source='ultralytics/assets', save=True, save_txt=True)

【讨论】：

谢谢。但我尝试使用模型并用对象上的框保存
更新评论！这将保存带有预测和框的图像

【解决方案2】：

您可以使用这些代码了解更多详情：

for result in results:
   boxes = result.boxes  # Boxes object for bbox outputs
   masks = result.masks  # Masks object for segmenation masks outputs
   probs = result.probs  # Class probabilities
   print(boxes)
   print(masks)
   print(probs)


boxes = results[0].boxes
box = boxes[0]  # returns one box
box.xyxy
boxes.xyxy  # box with xyxy format, (N, 4)
boxes.xywh  # box with xywh format, (N, 4)
boxes.xyxyn  # box with xyxy format but normalized, (N, 4)
boxes.xywhn  # box with xywh format but normalized, (N, 4)
boxes.conf  # confidence score, (N, 1)
boxes.cls  # cls, (N, 1)
boxes.data  # raw bboxes tensor, (N, 6) or boxes.boxes .

您可以前往 docs.ultralytics 页面了解更多信息 https://docs.ultralytics.com/predict/

【讨论】：