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[giscus[bot]]

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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

[Cuisinar]

不错

[pderrenger]

@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！ 😊🚀

[Ajoker0524]

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。

[Ajoker0524]

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。

[Ajoker0524]

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？

[glenn-jocher]

嗨！👋 对于您的问题，虽然训练时的imgsz=640而样本是512，这确实可能会对训练结果产生一定影响，因为模型需要在不同尺寸的图像上进行泛化。但是，YOLOv8模型具有很好的尺寸适应性，通常可以处理这种尺寸差异。

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：

• 在训练时使用与预测时相同或相似尺寸的图像。
• 使用数据增强技术，如随机缩放，以提高模型对不同尺寸图像的适应性。

希望这能帮助到您！如果有其他问题，欢迎继续提问。😊

[Ajoker0524]

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

[glenn-jocher]

@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imgsz。以下是一个基本的代码示例，展示如何使用YOLOv8进行图片推理：

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conf。希望这有助于您解决问题！如果还有其他问题，随时问我哦。😊

[MartianLyd]

请问，YOLO在Document Layout Analysis上有没有好的表现，谢谢！

[pderrenger]

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：

1. 准备你的数据集，标注文档中的元素，如文本块、图像、表格等。
2. 创建一个数据集配置文件（例如document_layout.yaml），指定你的类别、训练和验证数据的路径。
3. 使用以下命令开始训练：

   yolo detect train data=document_layout.yaml model=yolov8n.pt

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。

[senno0921]

[glenn-jocher]

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 val 模式。首先确保您的数据集配置文件（例如 data.yaml）正确设置，然后运行以下命令：

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。

[Friman04]

您好，请问会考虑支持yolov9吗？

[pderrenger]

@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！🚀

[atten010]

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

[pderrenger]

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：

1. 准备你的数据集，确保它遵循 COCO 关键点数据集 的格式。
2. 使用以下命令开始训练（假设你的数据集配置文件为 my_dataset.yaml）：

yolo detect train data=my_dataset.yaml model=yolov8n.pt

确保你的 my_dataset.yaml 文件正确指向了你的数据集路径，并且包含了所有必要的配置信息，如类别数、关键点数等。

希望这能帮到你！如果有更多问题，欢迎继续提问。🚀

[Darling2333]

你好，我在运行yolo predict model=yolov8n.pt source='ultralytics/assets/bus.jpg'时出现了
Usage: yolo [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
Try 'yolo -h' for help.
Error: No such command 'predict'.
这样的错误，该如何解决

[Darling2333]

具体报错：
D:\Anaconda3-2023\Lib\site-packages\paramiko\transport.py:219: CryptographyDeprecationWarning: Blowfish has been deprecated
"class": algorithms.Blowfish,
Usage: yolo [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
Try 'yolo -h' for help.

Error: No such command 'predict'.

[glenn-jocher]

嗨！看起来您在尝试使用 predict 命令，但正确的命令应该是 detect predict。请尝试以下命令格式进行图像预测：

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！🚀

[Darling2333]

谢谢已经解决了

[glenn-jocher]

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！

[NiTingKY]

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😭

[pderrenger]

你好！👋 很高兴你对改进YOLOv8模型感兴趣。要修改损失函数或其他模型部分，你需要编辑模型定义文件，这些文件通常位于models目录下。对于YOLOv8，模型的结构和损失函数定义在.yaml配置文件和相应的Python文件中。

例如，如果你想修改损失函数，你可能需要查看models/yolo.py（这个路径可能会根据具体版本有所不同），在这里你会找到模型的前向传播定义，其中包括损失计算。

为了得到一个不同的预训练模型，你可以在修改后重新训练模型。这里有一个简单的例子来开始训练过程：

yolo train data=your_dataset.yaml model=your_model.yaml

请确保你已经根据你的数据集和需求创建了your_dataset.yaml和your_model.yaml文件。更多关于训练的细节，可以参考我们的文档。

希望这能帮到你！如果有更多问题，随时欢迎提问。祝你在YOLOv8的旅程中一切顺利！🚀

[zhangshuang0925]

请问你会了吗，可以交流一下吗

[pderrenger]

@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！🚀

[zhangshuang0925]

models/yolo.py请问这是或的意思吗

[pderrenger]

您好！关于您的问题，models/yolo.py通常包含模型的定义，包括损失函数和前向传播的实现。如果您想修改损失函数或其他模型相关的功能，这个文件是正确的地方。

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！

[NiTingKY]

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。

[glenn-jocher]

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！

[zhangyijiaaj]

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

[pderrenger]

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：

1. 准备数据集：确保您的数据集包含新的类别（如水管）的标注，同时也包括原模型已能识别的类别（如人、猫、杯子等）的标注。

2. 修改数据集配置文件：在您的数据集配置文件（例如coco128.yaml）中，添加新的类别名称，并确保原有的类别名称也被包含在内。

3. 开始增量训练：使用以下命令开始增量训练。这里假设您的数据集配置文件名为your_dataset.yaml，并且您希望在yolov8n.pt模型的基础上进行训练。

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。

[ysq21]

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

[glenn-jocher]

你好！👋 对于SAR舰船图像识别，你可以按照以下步骤使用YOLOv8：

1. 准备数据集：确保你的SAR图像和标注文件准备妥当。你需要将图像和标注转换成YOLO格式。

2. 安装YOLOv8：如果还没有安装，可以通过以下命令安装：

   pip install ultralytics

3. 训练模型：使用你的数据集训练YOLOv8模型。可以参考以下命令：

   yolo detect train data=your_dataset.yaml model=yolov8n.pt

   其中your_dataset.yaml是你的数据集配置文件。

4. 评估和预测：训练完成后，评估模型性能，并在新的SAR图像上进行预测。

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。

[chouzhihao]

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

[chouzhihao]

非常感謝您的幫助 我會嘗試看看

[glenn-jocher]

@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！🌟

[chouzhihao]

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

[chouzhihao]

且您在上面所回覆的訓練模型 網頁已過期 無法瀏覽

[glenn-jocher]

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。

[Renshaokun]

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。

[glenn-jocher]

嗨！👋 如果你已经通过Git克隆了YOLOv8的源码，那么使用pip install ultralytics安装Ultralytics库是不必要的。但是，为了确保YOLOv8能够正常运行，你需要安装所有必要的依赖。

虽然你在源码中没有找到requirements.txt文件，但你可以在克隆的YOLOv8目录中找到一个setup.py文件。你可以通过运行以下命令来安装所有依赖：

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。🙂

[Renshaokun]

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！

[glenn-jocher]

@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。🚀

[Renshaokun]

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。

[glenn-jocher]

@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your_dataset.yaml为指向你的数据集配置文件的路径。如果有任何疑问或需要进一步的帮助，请告诉我们！🚀

[IvanHo98]

请问这错误如何解决? 路径没有错

数据结构:
datasets
-train
-class1
-class2
-class3
-valid
-class1
-class2
-class3

代码:
from ultralytics import YOLO

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)
Cell In[33], line 8
4 model = YOLO('yolov8m-cls.pt')
6 datadir = r'C:\Users\name\Desktop\model\datasets'
----> 8 results = model.train(data=datadir, epochs=300, imgsz=64, batch=16, device=0, optimizer='Adam')

File c:\Users\name\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py:655, in Model.train(self, trainer, **kwargs)
652 pass
654 self.trainer.hub_session = self.session # attach optional HUB session
--> 655 self.trainer.train()
656 # Update model and cfg after training
657 if RANK in (-1, 0):

File c:\Users\name\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py:213, in BaseTrainer.train(self)
210 ddp_cleanup(self, str(file))
212 else:
--> 213 self._do_train(world_size)

File c:\Users\name\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py:327, in BaseTrainer._do_train(self, world_size)
325 if world_size > 1:
326 self._setup_ddp(world_size)
--> 327 self._setup_train(world_size)
329 nb = len(self.train_loader) # number of batches
330 nw = max(round(self.args.warmup_epochs * nb), 100) if self.args.warmup_epochs > 0 else -1 # warmup iterations
...
64 _, class_to_idx = find_classes(directory)

File :323, in expanduser(path)

TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType

[glenn-jocher]

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 TypeError。这个错误通常是因为 data 参数没有正确设置。在你的情况下，data 参数应该是指向一个包含数据集定义的 YAML 文件的路径，而不是直接指向数据集的文件夹。

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 dataset.yaml 文件的路径是正确的，并且所有的路径都使用正斜杠 / 或者双反斜杠 \\。希望这能帮助你解决问题！🙂

[Howezx]

请问一下，YOLO是否支持TIF格式的图像图像进行训练呢？如果支持我应该如何操作？

[glenn-jocher]

是的，YOLOv8 支持使用 TIF 格式的图像进行训练。您可以直接将 TIF 图像包含在您的训练数据集中。确保在您的数据集配置文件中正确设置了图像路径。这里有一个简单的例子说明如何在数据集配置文件中指定图像路径：

# dataset.yaml
train: /path/to/train/images  # 训练集图片目录
val: /path/to/val/images      # 验证集图片目录

# 类别名称
names:
  - class1
  - class2
  - class3

确保 TIF 图像的路径被正确包括在内，YOLOv8 将能够识别并使用这些图像进行训练。如果有更多问题，欢迎继续提问！🚀

[3130585774]

Train 翻译成 火车 啦

[glenn-jocher]

哈哈，看来这是一个翻译的小误会！在这里，“Train”应该翻译为“训练”，而不是“火车”。感谢您指出这个错误，我们会注意将其更正。如果您有任何其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我们！🚀

[beefrog09]

你好,這是我的代碼:from ultralytics import YOLO

Load the YOLO model

model = YOLO('D:/yolov7-0.1/ultralytics-main/ultralytics/models/yolo/pose/runs/detect/train4/weights/best.pt')

Predict on the video

results = model.predict(source="C:/Users/whpd/Desktop/h.mp4", conf=0.35, iou=0.35, show=False, save=True)
results.save(filename='G:/AA/runs/h.mp4') 我想把"C:/Users/whpd/Desktop/h.mp4" 的分析結果影片存放至我指定的路徑中,且要為mp4格式,該代碼需做甚麼改動?

[beefrog09]

好的,謝謝,我另外有個提問,如何產生的影片只包含含標籤的前後一定秒數?比如一個10分鐘的結果影片若從頭到尾審視標籤位置非常耗時

[glenn-jocher]

您好！要保存包含标记的视频片段，您可以在检测到标记的帧周围提取一定秒数的视频。这通常需要在视频处理过程中添加一些逻辑来记录标记出现的时间点，并据此提取视频片段。

以下是一个简单的Python代码示例，使用moviepy库来裁剪视频：

from moviepy.editor import VideoFileClip

# 加载视频
video = VideoFileClip("C:/Users/whpd/Desktop/h.mp4")

# 假设您已经知道标记出现的时间点，这里以秒为单位
start_time = 10  # 标记开始时间
end_time = 20    # 标记结束时间

# 裁剪视频
cropped_video = video.subclip(start_time, end_time)

# 保存裁剪后的视频
cropped_video.write_videofile("G:/AA/runs/h_cropped.mp4", codec='libx264')

这段代码将从原始视频中裁剪出从第10秒到第20秒的片段，并保存到指定路径。您需要根据实际检测到的标记时间来调整start_time和end_time。希望这对您有帮助！如果有其他问题，欢迎继续提问。

[beefrog09]

謝謝,我已經完成以上事項,我還有一個問題,如果我想更改結果影片中標註物體框的顏色與寬度,需在哪裡修改呢?

[glenn-jocher]

@beefrog09 你好！很高兴听到你已经完成了前面的步骤。要更改结果视频中标注物体框的颜色和宽度，你可以在plot()方法中进行设置。以下是一个示例：

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO model
model = YOLO('D:/yolov7-0.1/ultralytics-main/ultralytics/models/yolo/pose/runs/detect/train4/weights/best.pt')

# Predict on the video
results = model.predict(source="C:/Users/whpd/Desktop/h.mp4", conf=0.35, iou=0.35, show=False, save=True)

# Customize the plot
for result in results:
    result.plot(line_width=3, color=(255, 0, 0))  # 设置框的宽度和颜色 (红色)

# Save the customized video
results.save(filename='G:/AA/runs/h.mp4')

在这个示例中，我们使用result.plot(line_width=3, color=(255, 0, 0))来设置框的宽度和颜色（红色）。你可以根据需要调整这些参数。

希望这能帮到你！如果有其他问题，欢迎继续提问 😊

[tsw123678]

@beefrog09 你好！很高兴听到你已经完成了前面的步骤。要更改结果视频中标注物体框的颜色和宽度，你可以在plot()方法中进行设置。以下是一个示例：

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO model
model = YOLO('D:/yolov7-0.1/ultralytics-main/ultralytics/models/yolo/pose/runs/detect/train4/weights/best.pt')

# Predict on the video
results = model.predict(source="C:/Users/whpd/Desktop/h.mp4", conf=0.35, iou=0.35, show=False, save=True)

# Customize the plot
for result in results:
    result.plot(line_width=3, color=(255, 0, 0))  # 设置框的宽度和颜色 (红色)

# Save the customized video
results.save(filename='G:/AA/runs/h.mp4')

在这个示例中，我们使用result.plot(line_width=3, color=(255, 0, 0))来设置框的宽度和颜色（红色）。你可以根据需要调整这些参数。

希望这能帮到你！如果有其他问题，欢迎继续提问 😊

TypeError: plot() got an unexpected keyword argument 'color'，that‘s why？my version is ultralytics-8.2.27

[1411734304]

How does yolov5 print the values of F1 and map75?

[pderrenger]

Hello! To print the F1 score and mAP 1411734304.75 (map75) values during or after training a YOLOv5 model, you can use the following approach:

1. During Training: The F1 score and mAP@0.75 are automatically calculated and displayed in the training logs if you are using the Ultralytics YOLOv5 repository. Ensure that you have validation data specified in your dataset configuration file.

2. After Training: You can run the validation using the trained weights and specify that you want detailed metrics, including F1 and mAP@0.75. Here's a command example if you're using the CLI:

   python val.py --weights yolov5s.pt --data coco.yaml --img 640 --iou 0.75 --half

This command will validate the yolov5s.pt model on the dataset specified in coco.yaml with an image size of 640, using an IoU threshold of 0.75 for mAP calculation, and it will use FP16 precision if available.

For more detailed usage, you can refer to the Ultralytics YOLOv5 documentation.

[Howezx]

我的训练数据集为单通道16位tif格式，请问yolov7或者其他版本是否支持这种数据，或者我应该如何正确操作接口？因为我目前的预测输出的结果为24位tif并且没有任何预测框。

[pderrenger]

您好！关于将三通道8位tif格式的图像用于训练和预测，YOLOv7和其他版本的YOLO模型可以处理这种格式，只要确保在训练和预测时图像的通道和位深度与模型配置一致。

如果您已经将图像转换为三通道8位tif格式，可以直接使用这些图像进行训练和预测。确保在您的数据集配置文件中正确设置了图像的路径和格式。此外，检查您的数据加载和预处理步骤是否适当地处理了tif格式，因为有时默认配置可能优化为处理更常见的格式如JPEG或PNG。

如果在使用这些图像进行预测时遇到问题（如没有检测到预测框），可能需要调整模型的置信度阈值或进行其他超参数调整。这可以帮助模型更好地适应您的特定数据。

希望这些信息对您有帮助！如果有其他问题或需要进一步的帮助，请随时回复。祝您使用YOLO模型顺利！🚀

[Howezx]

果然，我转换为三通道8位tif格式后出现了如没有检测到预测框的问题

[Howezx]

val_batch0_pred.jpg没有任何信息，但loss值并不是nan

[Howezx]

我一开始以为是我的数据集过小，但我将数据集扩大后所有的val_batch*_pred仍然没有预测框

[pderrenger]

您好！感谢您分享您的情况。如果在扩大数据集后仍然没有预测框出现，这可能与几个因素有关：

1. 模型置信度阈值：请检查您的置信度阈值设置。如果阈值设置得太高，可能会导致没有检测框被认为是有效的。尝试降低置信度阈值，例如设置为0.3或更低，看看是否有改善。

2. 数据预处理：确保在训练和验证过程中图像的预处理步骤是一致的。特别是图像的缩放和归一化应与训练时保持一致。

3. 模型训练情况：检查训练过程中的loss值是否稳定下降，以及是否有足够的训练周期和数据来训练模型。有时模型需要更多的时间来学习数据特征。

4. 检查标注：确保您的标注是正确的，且格式与YOLO模型兼容。错误的或不精确的标注可能会导致模型无法正确学习。

如果调整以上建议后仍有问题，建议您提供更多的训练细节，如使用的命令行参数和配置文件，这样可能更容易找到问题的根源。希望这些建议对您有帮助！

[f-clover]

关于深度学习yolov8我有几个个疑问，我这个是官方的分割模型的训练参数，请问这两个地方（yolov8n-seg.pt）和（yolov8n.pt）为什么不一样？
from ultralytics import YOLO

Load a model

model = YOLO("yolov8n-seg.yaml") # build a new model from YAML
model = YOLO("yolov8n-seg.pt") # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO("yolov8n-seg.yaml").load("yolov8n.pt") # build from YAML and transfer weights

Train the model

results = model.train(data="coco8-seg.yaml", epochs=100, imgsz=640)
2. 官方的crack-seg的官方训练只有.pt和dataset的yaml，为什么没有modle的yaml？
from ultralytics import YOLO

Load a model

model = YOLO("yolov8n-seg.pt") # load a pretrained model (recommended for training)

Train the model

results = model.train(data="crack-seg.yaml", epochs=100, imgsz=640)
3. 还有那个defalt.yaml是每个模型都会用到的么？

[pderrenger]

@f-clover 您好！感谢您的问题，我很高兴为您提供帮助。

1. 关于您提到的 yolov8n-seg.pt 和 yolov8n.pt 的不同，这两个模型针对的任务不同。yolov8n.pt 是针对对象检测任务训练的模型，而 yolov8n-seg.pt 是为图像分割任务训练的模型。因此，它们的训练参数和结构可能会有所不同以适应各自的任务。

2. 对于没有模型 YAML 文件的情况，这通常意味着预训练模型已经包含了必要的配置信息，或者模型的配置直接内置在代码中。因此，只需要 .pt 文件和数据集的 YAML 文件即可进行训练。

3. default.yaml 是包含所有默认训练、验证和预测设置的配置文件。大多数情况下，每个模型在训练或预测时都会用到这个文件中的某些设置，除非明确指定了其他配置文件。

希望这些解释能够帮助您更好地理解和使用 YOLOv8 模型！如果您还有其他问题，欢迎继续提问。🚀

[yingtao-xie]

输出的默认文件夹如何修改？它总是输出到一个新文件中，我想改为指定的文件夹

[pderrenger]

@yingtao-xie 要修改输出的默认文件夹，您可以在运行命令时使用 --project 参数来指定输出目录。例如：

yolo detect predict model=yolov8n.pt source='path/to/image.jpg' --project='path/to/custom/output/'

这将使所有输出文件（包括结果图像和日志）保存到您指定的文件夹中。希望这能帮助您更好地管理输出文件！如果有其他问题，欢迎继续提问。🚀

[Howezx]

我的toch版本是2.0.0，在使用yolov8进行训练的时候报错ModuleNotFoundError: No module named 'torch._custom_ops'，请问是torch版本过低导致的吗？哪个版本的torch更新了torch._custom_ops库呢？

[glenn-jocher]

@Howezx 您好！是的，您遇到的问题很可能是由于Torch版本过低导致的。torch._custom_ops 是在较新版本的 PyTorch 中引入的。为了使用 YOLOv8，建议您升级到 PyTorch 1.7 或更高版本。您可以通过运行以下命令来升级 PyTorch：

pip install torch torchvision --upgrade

请确保您的环境满足所有依赖项的最新要求。希望这能帮助您解决问题！如果还有其他问题，欢迎继续提问。🚀

[LDFKILLWPF]

你好，我们在使用V8过程中遇到了问题，请问V8的训练过程中的val会影响到最终模型的精度吗？

[pderrenger]

你好！在YOLOv8的训练过程中，验证（val）阶段是用来监控模型在未见过的数据上的表现，并不会直接影响模型在训练数据上的学习过程。但是，它对于调整模型参数、早停（early stopping）以防过拟合等方面是非常关键的，间接影响了模型的最终精度。希望这能帮助到你！🚀 如果有更多问题，欢迎继续提问。

[wuying-541]

您好！我们想要实现对于建筑工地中特定物体的监视，比如工人、挖掘机等，请问您有推荐的YOLO版本吗。我们想要将这个程序集成到开发板中以达到摄像头能够实时监测的目的，但是这是硬件的范畴，对于我们来说是知识盲区了，请问您有推荐的教程或者说文档推荐吗。
谢谢！

[pderrenger]

@wuying-541 您好！对于您想在建筑工地中监视特定物体（如工人、挖掘机等）的需求，我推荐使用YOLOv8，因为它提供了优异的实时检测性能和较高的准确度，非常适合实时监控应用。

关于将程序集成到开发板以实现摄像头实时监测，您可以考虑使用我们的TensorRT或OpenVINO导出选项，这些都是为边缘设备优化的解决方案。具体的集成步骤和硬件要求，您可以参考我们的导出指南，里面提供了详细的信息和步骤，帮助您在硬件上部署YOLO模型。

如果有任何更具体的问题或需要进一步的帮助，请随时回复。祝您项目顺利！🚀

[Mtr1994]

自训练的模型，通过脚本转换为 ONNX 模型后，无法在 开启了 CUDA 的 OpenGL 下调用，调用结果中位置信息全部为空，但是置信度时正确的，这个是我处理存在问题嘛，直接转换官方的 pt 模型也一样无法正常工作，这是我的转换代码：

from ultralytics import YOLO

if name == 'main':
model = YOLO('./yolov5su.pt')
model.export(format='onnx')
print("export finish, ok.")

期待任何建议 ~

[pderrenger]

您好！看起来您在尝试将自训练的模型导出为ONNX格式时遇到了一些问题。从您提供的代码和描述来看，模型的位置信息似乎没有正确处理。

首先，请确保您的模型在导出前能在PyTorch环境中正常运行。此外，导出ONNX时，确保使用了正确的imgsz参数，以匹配您训练时使用的图像尺寸。有时候，不匹配的尺寸可能会导致输出结果异常。

如果问题仍然存在，建议您尝试使用dynamic_axes参数来支持动态批处理尺寸，这有助于处理不同尺寸的输入图像。示例代码如下：

model.export(format='onnx', dynamic=True)

希望这些建议能帮助到您！如果问题依然没有解决，欢迎您提供更多信息，我们将进一步协助您。祝您使用YOLOv8愉快！🚀

[wanghongfei833]

你好 我使用
yolo export model=runs/detect/train/weights/best.pt format=onnx device=0 opset=12 dynamic=True
dynamic设置为True时,Opencv+vs调用时，模型读取错误
dynamic设置为False时，Opencv+vs可以顺利调用，GPU推理时cx cy w h 都是0，conf是正确的，CPU推理则完全正常

[pderrenger]

您好！关于您在使用动态尺寸（dynamic=True）导出ONNX模型并尝试在OpenCV中调用时遇到的问题，这可能是由于ONNX模型在处理动态输入尺寸时与OpenCV的兼容性问题。尽管设置dynamic=False时模型可以被加载，但在GPU上推理出现的问题（cx, cy, w, h 值为0）可能是由于TensorRT或CUDA在处理固定尺寸模型时的特定限制。

建议尝试以下几个步骤来解决或定位问题：

1. 确认ONNX模型的有效性：使用ONNX运行时直接测试模型，确保模型本身没有问题。
2. 调整导出参数：尝试不同的opset版本，有时候更高或更低的版本可能解决兼容性问题。
3. GPU推理问题：检查是否所有相关的CUDA和TensorRT库都是最新的，并且与您的硬件和软件配置兼容。
4. 使用其他工具验证：如可能，使用其他支持ONNX的工具（如Netron查看器或PyTorch）加载和测试模型，以确定问题是否特定于OpenCV。

如果问题依然存在，建议在我们的GitHub问题跟踪器上提交一个详细的bug报告，包括模型文件和出错时的完整错误日志，我们的开发团队将会进一步帮助您解决问题。感谢您使用Ultralytics YOLOv8，期待您的反馈！🚀

[wanghongfei833]

您好 因为我是C++ 新手，我使用的是yolov8中examples的C++代码，opencv是4.8版本
关于 opset版本：我设置了opset 19、17 、12、10 都无法成功，
CUDA：我使用yolov5（https://github.com/ultralytics/yolov5?tab=readme-ov-file）训练并导出的onnx模型可以实现CPU和GPU的调用
我的opencv读取模型报错，显示数据不对，但是我又不知道怎么区改正他，错误内容为：
【
OpenCV(4.8.0) Error: Unspecified error (> Node [Concat@ai.onnx]:(onnx_node!/model.11/Concat) parse error: OpenCV(4.8.0) D:\opencv-4.8.0\modules\dnn\src\layers\concat_layer.cpp:109: error: (-201:Incorrect size of input array) Inconsistent shape for ConcatLayer in function 'cv::dnn::ConcatLayerImpl::getMemoryShapes'

) in cv::dnn::dnn4_v20230620::ONNXImporter::handleNode, file D:\opencv-4.8.0\modules\dnn\src\onnx\onnx_importer.cpp, line 1083
】

[pderrenger]

您好！关于您在使用OpenCV 4.8版本调用导出的ONNX模型时遇到的问题，这通常与ONNX模型的兼容性或特定的OpenCV构建有关。从您提供的错误信息来看，似乎是在处理Concat层时出现了形状不一致的问题。

几个可能的解决方案：

1. 确保ONNX模型的兼容性：尝试使用不同的opset版本导出模型。虽然您已尝试多个版本，但建议重点检查与OpenCV兼容的最新版本。

2. 检查输入尺寸：确保在导出模型时使用的图像尺寸与在OpenCV中使用的尺寸完全一致。任何尺寸的不匹配都可能导致此类错误。

3. 更新OpenCV：尽管您使用的是最新版本，但有时从源代码构建OpenCV并启用特定的DNN模块支持（如ONNX）可能会有所帮助。

4. 简化模型：在导出ONNX模型时使用simplify=True参数，这有助于减少模型中可能导致问题的复杂操作。

如果这些步骤仍然无法解决问题，建议在OpenCV的官方论坛或GitHub页面上寻求帮助，那里的社区成员可能遇到过类似的问题，并能提供更具体的解决方案。

希望这些建议对您有所帮助！如果还有其他问题，欢迎继续咨询。祝您项目顺利！🚀

[xxxkkw]

我想知道如何在mac上用gpu加速yolov5

[xxxkkw]

yolov8

[pderrenger]

To enable GPU acceleration for YOLOv5 on a Mac, you'll need to ensure your Mac has an Apple Silicon chip (M1, M1 Pro, M1 Max, M2, etc.) as these models support GPU acceleration through Apple's Metal API. Here’s how you can set it up:

1. Install Miniforge: It's recommended to use Miniforge to manage your Python environment and packages on Apple Silicon.

   brew install miniforge

2. Create a Conda Environment: Create a new environment and activate it.

   conda create -n yolov5 python=3.8
   conda activate yolov5

3. Install PyTorch with Metal Support: As of now, you need a special version of PyTorch for Metal support.

   conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch-nightly

4. Install YOLOv5: Clone the YOLOv5 repository and install the required packages.

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5
   pip install -r requirements.txt

5. Run YOLOv5: You can now run YOLOv5; it should automatically use the GPU if everything is set up correctly.

Make sure to check the official Ultralytics YOLOv5 GitHub repository for the latest installation instructions and support for Apple Silicon.

[xxxkkw]

如果我只有amd的gpu，也就是最后一代的intel芯片的mac，它拥有8g显存，我想利用它来加速，可以吗

[pderrenger]

目前，AMD GPU在Mac上的支持并不像NVIDIA或Apple自家的GPU那样广泛，特别是在深度学习和AI加速方面。对于使用AMD GPU的Mac，你可以尝试使用OpenCL或ROCm（虽然ROCm在Mac上的支持并不官方）。然而，这些解决方案通常需要更复杂的设置，并且可能不会提供最优的性能。

对于YOLOv8和其他Ultralytics模型，最佳实践是利用CPU或考虑迁移到支持更广泛深度学习库和框架的硬件平台。如果你有条件，使用支持CUDA的NVIDIA GPU或Apple Silicon Mac将提供更好的性能和更简单的设置过程。

感谢你的理解和支持！🙏

[wuying-541]

您好！我目前在YOLOv5训练过程中，出现了这样的情况：P和R差距过大，例如P达到0.8而R只有0.01，这是为什么呢，是和我的数据集有关系吗，我应该如何改进呢？

[pderrenger]

您好！关于您在训练YOLOv5时遇到的问题，P值高而R值低通常与模型对少数正样本的高预测置信度有关，但可能漏检了许多实际正样本。这种情况可能由以下几个因素造成：

1. 数据不平衡：您的数据集中某些类别的样本可能远多于其他类别。
2. 标注错误：数据集中可能存在标注不准确或不一致的情况。
3. 模型过拟合：模型可能过度学习了训练数据中的特定特征，而没有泛化到未见过的数据。

为了改进，您可以尝试以下策略：

• 重新检查和平衡数据集：确保各类别样本均衡，必要时进行数据增强。
• 调整置信度阈值：尝试降低用于预测的置信度阈值，以增加模型的召回率。
• 正则化技术：应用如Dropout或L2正则化等技术，以减少过拟合。

更多细节和策略，您可以参考我们的训练指南。希望这些信息对您有帮助！🚀

[xxxkkw]

如果我只有amd的gpu，也就是最后一代的intel芯片的mac，它拥有8g显存，我想利用它来加速，可以吗

[pderrenger]

@xxxkkw 您好！关于您的问题，目前AMD GPU并不直接支持CUDA，这是NVIDIA专有的技术。不过，您可以尝试使用OpenCL或HIP来运行模型，这些是AMD支持的技术。但请注意，这可能需要额外的配置和可能不会有CUDA那样的优化效果。

此外，对于Mac设备，您可以利用Apple的Metal API来加速模型，尤其是在最新的Mac设备上，通过使用CoreML进行模型部署，可以获得较好的性能表现。Ultralytics YOLOv8提供了对CoreML的导出支持，您可以尝试这种方法来利用您的Mac设备的硬件加速功能。

希望这些信息对您有帮助！如果有更多问题，欢迎继续提问。🚀

[wuying-541]

您好！还是我之前的问题，我的数据集中分为五类，第一类有4个实例，train=177张,test=90,vaild=96。第二类到第五类有1个实例，其中，第二类 train=153 test=33 vaild = 32。第三类train = 192,test = 52,valid = 91。第四类train = 174,test = 20,valid = 80。第五类train = 50,test = vaild = 10，是否是因为我第五类的数量太少了呢，在实际训练过程中，我迭代了50次，在最后的几代中，R和P趋近相同，大概都趋于0.5，mAP也到了0.5。对于此次训练效果进行detect发现，第一类的detect效果最好，其他类的识别较差。我应该如何继续改进呢，是否是要增大第五类的样本数量呢

[pderrenger]

您好！关于您的问题，数据集的不平衡确实是导致模型表现不一的常见原因。特别是第五类样本数量显著少于其他类别，这可能导致模型在这一类上的识别能力较弱。

以下是一些改进策略：

1. 增加样本数量：尽可能为第五类增加更多样本，或通过数据增强技术如旋转、翻转、缩放等方法人工增加样本多样性。
2. 重采样技术：在训练过程中对少数类进行过采样，或对多数类进行欠采样，以平衡类别分布。
3. 改进损失函数：使用如Focal Loss等对类别不平衡有改善的损失函数，增强模型对少数类的学习能力。

您可以尝试这些方法，并继续观察模型的表现。希望这些建议能帮助您改进模型性能！如果有其他问题，欢迎继续交流。🚀

[321623su]

如何修改yolov8结构或添加自己的模块训练，有教程吗

[pderrenger]

您好！要修改YOLOv8的结构或添加自定义模块进行训练，您可以通过编辑模型的配置文件（YAML文件）来实现。这些文件定义了模型的结构和训练参数。

您可以在我们的GitHub仓库中找到一些基本的指导，例如如何调整层或添加新的层。具体的教程或示例可能不在文档中直接提供，但您可以参考现有的模型配置文件来了解如何构建和修改这些文件。

如果您有具体的需求或遇到任何问题，欢迎继续在此提问或通过GitHub issue与我们的社区交流。我们很乐意帮助您解决问题！🚀

[beefrog09]

你好,我現在透過yolov8在無人機上檢測目標物種,但是我現有的數據庫無人機與物種的距離只有10米,可實際應用上無人機飛行高度須達50米,我人為處理把現有10米的圖片縮小,周圍填充背景色去訓練是可行的嗎?

[glenn-jocher]

你好！对于您的无人机目标检测问题，直接缩小图像并填充背景色进行训练可能不是最佳方案，因为这样可能会影响模型学习到的特征的质量和实用性。更有效的方法可能是：

1. 数据增强：您可以通过图像的不同变换（如缩放、裁剪和旋转）来增强您的数据集，这有助于模型学习从不同角度和距离识别目标。
2. 收集更多数据：如果可能的话，尝试收集无人机在更高飞行高度下的图像，以便模型可以直接学习到这些条件下的特征。
3. 模拟数据：如果实际数据难以获取，可以考虑使用合成或通过计算机视觉技术生成的图像来增加训练数据。

希望这些建议对您有所帮助！如果您有更多问题或需要进一步的指导，请随时联系。祝您项目成功！🚀