yolov8 默认支持BGR三通道图像输入，但是在很多工业场景下，存在很多灰度图像的场景，因此对yolov8代码做一些修改以支持单通道图像输入，满足项目实际需求。
修改后的代码如下：
https://github.com/shanglianlm0525/ultralytics-8.1.0
训练/推理时，只需要在输入参数中 添加 ch=1 即可。
训练文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-638594.html
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO('yolov8n.yaml') # build a new model from YAML
model = YOLO('yolov8n.pt') # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') # build from YAML and transfer weights
# Train the model
model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640, ch=1)
推理文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-638594.html
from ultralytics import YOLO
# Load a pretrained YOLOv8n model
model = YOLO('yolov8n.pt')
# Run inference on 'bus.jpg' with arguments
model.predict('bus.jpg', save=True, imgsz=320, conf=0.5, ch=1)
到了这里，关于修改yolov8使支持单通道图像输入的文章就介绍完了。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！
