模型实战(9)之YOLOv8预测模块predictor详解、预测视频后同时保存结果视频+目标帧

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了模型实战(9)之YOLOv8预测模块predictor详解、预测视频后同时保存结果视频+目标帧。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

YOLOv8预测模块predictor详解、预测视频后同时保存结果视频+目标帧

  • Ultralytics YOLOv8Ultralytics YOLOv8是最新版本的YOLO对象检测和图像分割模型。
    • 作为一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,YOLOv8建立在以前版本的成功基础上,引入了新的功能和改进,以增强性能、灵活性和效率。
    • YOLOv8的设计非常注重速度、尺寸和精度,使其成为各种视觉人工智能任务的令人注目的选择。它通过整合新的骨干网、新的无锚分头和新的损失函数等创新,超越了以前的版本。这些改进使YOLOv8能够提供卓越的结果,同时保持紧凑的尺寸和卓越的速度。
    • 此外,YOLOv8支持全方位的视觉人工智能任务,包括检测、分割、姿态估计、跟踪和分类。这种多功能性允许用户在不同的应用程序和领域中利用YOLOv8的功能。

模型实战(9)之YOLOv8预测模块predictor详解、预测视频后同时保存结果视频+目标帧

  • 以下是YOLOv8在不同任务下的精度和速度介绍,模型应用部署的话速度更加受到关注~文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-434089.html

    • 检测精度:
      模型实战(9)之YOLOv8预测模块predictor详解、预测视频后同时保存结果视频+目标帧
    • 实例分割精度:模型实战(9)之YOLOv8预测模块predictor详解、预测视频后同时保存结果视频+目标帧
    • 分类精度:

到了这里,关于模型实战(9)之YOLOv8预测模块predictor详解、预测视频后同时保存结果视频+目标帧的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【YOLO】YOLOv8实操:环境配置/自定义数据集准备/模型训练/预测

    源码链接:https://github.com/ultralytics/ultralytics yolov8和yolov5是同一作者,相比yolov5,yolov8的集成性更好了,更加面向用户了 YOLO命令行界面(command line interface, CLI) 方便在各种任务和版本上训练、验证或推断模型。CLI不需要定制或代码,可以使用yolo命令从终端运行所有任务。 如果

    2023年04月24日
    浏览(58)
  • YOLOv8改进 | 进阶实战篇 | 利用YOLOv8进行视频划定区域目标统计计数

    Hello,各位读者, 最近会给大家发一些进阶实战的讲解 ,如何利用YOLOv8现有的一些功能进行一些实战, 让我们不仅会改进YOLOv8,也能够利用YOLOv8去做一些简单的小工作,后面我也会将这些功能利用PyQt或者是pyside2做一些小的界面给大家使用。 在开始之前给大家推荐一下我的

    2024年01月20日
    浏览(45)
  • YOLOv8的c2f模块详解

    C2f模块的代码在YOLOv8上可以找到 里面包含Bottleneck  chunk(2,1)是指在维度1上将特征图分成2块 啥也不说了,都在图里

    2024年02月11日
    浏览(39)
  • YOLOv8预测参数详解(全面详细、重点突出、大白话阐述小白也能看懂)

    YOLOv8现在可以接受输入很多,如下表所示。包括图像、URL、PIL图像、OpenCV、NumPy数组、Torch张量、CSV文件、视频、目录、通配符、YouTube视频和视频流。表格✅指示了每个输入源是否可以在流模式下使用,并给出了每个输入源使用流模式的示例参数 预测参数 Key Value Description s

    2024年02月11日
    浏览(38)
  • OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv8自定义数据集训练实现手势识别 (标注+训练+预测 保姆级教程)

    本文来源公众号 “OpenCV与AI深度学习” ,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。 原文链接:实战 | YOLOv8自定义数据集训练实现手势识别 (标注+训练+预测 保姆级教程)     本文将手把手教你用YoloV8训练自己的数据集并实现手势识别。 【1】安装torch, torchvision对应版本,这里先

    2024年04月23日
    浏览(79)
  • 模型实战(11)之win10下Opencv+CUDA部署yolov5、yolov8算法

    测试环境:AMDRH7000+RTX3050+win10+vs2-10+opencv455+cuda11.7 关于opencv470+contrib+cuda的编译,可以详见:Win10下Opencv+CUDA联合编译详细教程 本文代码同时支持 yolov5 、 yolov8 两个模型,详细过程将在文中给出, 完整代码仓库最后给出 其中,yolov8在opencv-DNN + CUDA下的效果如下: 新建VS项目,名

    2024年02月16日
    浏览(40)
  • openvino部署yolov8 检测、分割、分类及姿态模型实例详解

    本文重点参考:https://github.com/openvino-book/yolov8_openvino_cpp/tree/main 文中代码为简便版本,如果要使用请自行修改并封装 openvnio部署模型比较方便和简单,而且不易出错,就是速度慢了点! 下边分别给出 部署源码

    2024年02月16日
    浏览(44)
  • 手把手调参 YOLOv8 模型之 训练|验证|推理配置-详解

    YOLO系列模型在目标检测领域有着十分重要的地位,随着版本不停的迭代,模型的性能在不断地提升,源码提供的功能也越来越多,那么如何使用源码就显得十分的重要,接下来通过文章带大家手把手去了解Yolov8(最新版本)的每一个参数的含义,并且通过具体的图片例子让大

    2024年02月05日
    浏览(44)
  • YOLOv8改进 | 进阶实战篇 | 利用辅助超推理算法SAHI推理让小目标无所谓遁形(支持视频和图片)

      欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO!      本文给大家带来的是进阶实战篇, 利用辅助超推理算法SAHI进行推理 ,同时官方提供的版本中支持视频,我将其进行改造后不仅支持视频同时支持图片的推理方式,SAHI主要的推理场景是针对于小目标检测(检测物体较大的不适用

    2024年02月21日
    浏览(45)
  • FPS游戏实战数据集|yolov8训练模型导出|C/C++项目|驱动鼠标模拟人工|加密狗USB硬件虚拟化

    目录 数据集准备 训练模型 模型部署 总结 YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度学习的目标检测算法,能够快速准确地识别图像中的目标。在游戏领域,YOLO可以应用于游戏场景中的人物识别和动作捕捉等方面。本文将介绍如何使用YOLO识别游戏人物。 15000张FPS实战数据集yolo

    2024年02月05日
    浏览(60)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包