Ultralytics YOLOv8的关键特点

计算机视觉领域正在迅速增长，其中最重要的技术之一是目标检测。每六个月都会出现新的目标检测算法，不断提高准确性，与之前的算法相比。Ultralytics YOLOv8是最先进的目标检测算法，不仅提供卓越的准确性，还支持CPU和GPU处理，其与各种平台的无缝集成使其在目标检测领域具有显著优势。

在Ultralytics，我们的团队经常回答关于错误、问题和贡献准则的查询。在这篇综合文章中，我们将深入探讨Ultralytics YOLOv8提供的各种重要功能，这些功能旨在简化您的工作流程。这个探索将为您提供宝贵的洞察，了解YOLOv8如何改进您的工作并提供卓越的结果。

主要亮点

• 提取对象并使用YOLOv8处理它们

• 提取YOLOv8模型层名称

• 通过代码增强重新构建Ultralytics设置

• 了解YOLOv8姿势关键点的顺序

提取对象并使用YOLOv8处理它们

许多人使用YOLOv8进行目标检测，但他们经常对如何利用输出结果进行高级任务感到困惑。这个过程相对简单，但由于单行检测命令的简洁性质，可能会引发混淆。您可以使用提供的代码片段来提取从YOLOv8获得的结果。

from ultralytics import YOLO
 
 
# Load the YOLOv8 model
model = YOLO('yolov8n.pt')
 
 
# Perform inference on an image
results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg')
 
 
# Store Detection Data
boxes = results[0].boxes.xyxy.tolist()   # Store Bounding Boxes
classes = results[0].boxes.cls.tolist()  # Store classes id's
names = results[0].names                 # Store classes names
confidences = results[0].boxes.conf.tolist()  # Store Object confidence
 
 
# Iterate through the results
for box, cls, conf in zip(boxes, classes, confidences):
    x1, y1, x2, y2 = box
    confidence = conf
    detected_class = cls
    name = names[int(cls)]
 
 
    # Later you can use them according to your needs

提取YOLOv8模型层名称

提取模型层对于研究人员来说非常有价值且至关重要。虽然它并不是非常复杂的。我个人花了15分钟的持续努力就解决了这个问题！😃 您可以使用提供的代码来检索YOLOv8模型中层的名称。

import torch
 
 
# Load the YOLOv8 model
model = torch.load('yolov8n.pt')
 
 
# Extract Information about model layers
for name, layer_data in the model["model"].named_children():
    print(layer_data[1])  # Information about the 2nd Layer

通过代码增强重新构建Ultralytics设置

许多人询问如何自定义代码并在Ultralytics中添加不同的功能。如果您希望在Ultralytics代码中进行修改，可以按照以下几个步骤进行修改。如果您希望修改Ultralytics代码并进行测试，可以按照下面的步骤进行：

• 克隆存储库：使用以下命令克隆Ultralytics存储库：

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics

• 自定义代码：根据您的特定要求修改代码。

• 构建脚本：使用提供的命令构建脚本：

cd ultralytics
 python setup.py install

完成这些步骤后，您可以像在Ultralytics文档中概述的那样使用该软件包。链接参考：https://docs.ultralytics.com/

了解YOLOv8姿势关键点的顺序

这个主题确实非常重要，它为各种姿势估计任务提供了基础，如俯卧撑计数、引体向上计数、虚拟AI健身房等。清晰地理解这些关键点可以极大地有益。YOLOv8姿势关键点的顺序在上述图中清晰展示，允许您根据您的特定需求在各种用例中使用它们。

YOLOv8姿势关键点的顺序

结论

Ultralytics YOLOv8代表计算机视觉领域的前沿解决方案。本文揭示了它的隐藏功能，从目标提取到模型层详细信息、设置增强和姿势关键点。

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