标签: yolov8

我想知道如何解释 YOLOv8 模型中的不同损失。我很容易找到有关 box_loss 和 cls_loss 的解释。关于 dfl_loss 我在互联网上没有找到任何信息。我还检查了 YOLOv8 文档。

我找到了一篇关于双焦点损失的文章，但不确定它是否对应于 YOLOv8 dfl_loss ：双焦点损失来解决语义分割中的类不平衡问题

有人可以向我解释什么是 dfl_loss 以及如何分析它吗？谢谢 ！

我有这个输出是由model.predict()

0: 480x640 1 Hole, 234.1ms
Speed: 3.0ms preprocess, 234.1ms inference, 4.0ms postprocess per image at shape (1, 3, 640, 640)

0: 480x640 1 Hole, 193.6ms
Speed: 3.0ms preprocess, 193.6ms inference, 3.5ms postprocess per image at shape (1, 3, 640, 640)

...

如何隐藏终端的输出？

我在这个官方链接中找不到信息 https://docs.ultralytics.com/modes/predict/#arguments

我想使用 yolo8 分割图像，然后为图像中具有特定类别的所有对象创建一个掩码。

我开发了这段代码：

img=cv2.imread('images/bus.jpg')
model = YOLO('yolov8m-seg.pt')
results = model.predict(source=img.copy(), save=False, save_txt=False)
class_ids = np.array(results[0].boxes.cls.cpu(), dtype="int")
for i in range(len(class_ids)):
    if class_ids[i]==0:
         empty_image = np.zeros((height, width,3), dtype=np.uint8)
         res_plotted = results[0][i].plot(boxes=0, img=empty_image)

在上面的代码中，res_plotted是一个对象的遮罩，采用 RGB 格式。我想将所有这些图像相互添加，并为所有 0 类对象创建一个掩码（在本例中是行人）

我的问题：

1. 我怎样才能完成这段代码？
2. 有没有更好的方法可以在没有循环的情况下实现这一目标？
3. yolo8 库中有任何实用函数可以做到这一点吗？