yolov8的输入输出格式是什么

<think>嗯，用户想了解YOLOv8模型的输入输出格式，我需要先整理一下这方面的信息。根据提供的引用内容，特别是引用[1]和引用[2]，其中提到YOLOv8的配置文件和OpenCV DNN模块的应用，可能涉及到输入输出的预处理和后处理步骤。 首先，输入格式方面，YOLOv8通常接受固定尺寸的图像输入，比如640x640，这和之前的YOLO版本类似。输入需要进行归一化处理，将像素值缩放到0-1之间。可能需要调整图像大小并保持长宽比，然后填充多余的边缘，这部分在引用[3]的数据集制作中也有提到标注的步骤，可能涉及到图像的预处理。 然后输出格式，对于目标检测，YOLOv8的输出通常是边界框、置信度和类别概率。每个检测结果的格式可能是[x_center, y_center, width, height, confidence, class1_score, class2_score, ...]。对于姿态估计（YOLOv8-pose）和旋转目标检测（YOLOv8-OBB），输出会更复杂，包含关键点坐标或旋转角度等信息，这在引用[2]中有示例说明。 用户还提到官方文档示例，但根据引用内容，官方文档的具体示例可能没有详细展示，但引用[4]中的标签文件示例可能有助于理解输出的格式。需要确保回答中包含输入输出的具体维度，以及不同任务（检测、姿态、OBB）的输出结构差异。 另外，用户可能需要知道如何处理输入图像，比如使用OpenCV进行预处理，以及后处理步骤如非极大值抑制（NMS）。引用[2]中提到的OpenCV DNN测试部分可能涉及这些内容。 最后，生成的相关问题需要围绕输入输出格式的应用、预处理后处理步骤以及不同任务的区别展开。确保回答结构清晰，分点说明，并正确引用相关资料。</think>### YOLOv8模型的输入输出格式解析 #### 1. **输入格式** YOLOv8的输入为经过预处理的图像张量，具体要求如下： - **尺寸**：默认输入尺寸为$640 \times 640$像素，支持动态调整但需保持长宽比，通常通过填充（padding）实现[^1]。 - **归一化**：像素值需归一化到$[0,1]$范围，例如通过除以255实现。 - **通道顺序**：图像数据格式为RGB，张量形状为$(B, C, H, W)$，即（批量大小, 通道数, 高度, 宽度）[^2]。 **示例代码（图像预处理）**： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像并调整尺寸 image = cv2.imread("image.jpg") resized = cv2.resize(image, (640, 640)) # 调整尺寸 input_tensor = resized.transpose(2, 0, 1) # 转为CHW格式 input_tensor = input_tensor.astype(np.float32) / 255.0 # 归一化 input_tensor = np.expand_dims(input_tensor, axis=0) # 添加批次维度 ``` #### 2. **输出格式** YOLOv8的输出格式因任务类型而异： - **目标检测（默认）**：输出为边界框（bbox）、置信度（confidence）和类别概率。 单检测结果格式为：$[x_{\text{center}}, y_{\text{center}}, w, h, \text{confidence}, \text{class}_1, \text{class}_2, \dots]$，其中坐标和尺寸均归一化到$[0,1]$。 - **姿态估计（YOLOv8-pose）**：在检测基础上追加关键点坐标，格式为： $[x_{\text{center}}, y_{\text{center}}, w, h, \text{confidence}, \text{class}, kp_{1x}, kp_{1y}, \dots, kp_{nx}, kp_{ny}]$。 - **旋转目标检测（YOLOv8-OBB）**：输出包含旋转角度$\theta$，格式为： $[x_{\text{center}}, y_{\text{center}}, w, h, \theta, \text{confidence}, \text{class}]$。 **输出张量维度示例**： - 目标检测：$(1, 84, 8400)$，其中84对应$4(\text{bbox}) + 1(\text{confidence}) + 80(\text{COCO类别})$。 - 姿态估计：若包含17个关键点，输出维度为$(1, 57, 8400)$（每关键点占2个坐标）。 #### 3. **标签文件格式** 训练时，标签文件（如`image01.txt`）每行对应一个目标，格式为： ``` <class_id> <x_center> <y_center> <width> <height> [可选：关键点或旋转参数] ``` 例如，目标检测标签： ``` 0 0.45 0.32 0.12 0.24 ``` 姿态估计标签可能包含关键点坐标： ``` 0 0.45 0.32 0.12 0.24 0.5 0.6 0.7 0.8 ... [共17个关键点] ```[^3][^4]