使用 YOLO 进行实时对象检测 Web 应用程序的问题

Question

当我在相机上使用YOLO模型时，例如YOLOv7和YOLOv10，它们工作效率很高。然而，当我使用YOLOv8时，边界框仅位于相机的左上角，标签变化非常快，并且精度始终在数千以上。谁能解释一下吗？我在代码中发现了一条注释：'yolov7-tiny 的输出张量是 [det_num, 7] 而 yolov10n 是 [1, all_boxes, 6]'。那么 YOLOv8n 是什么？

我尝试修复YOLOv8的后处理，但没有结果。

Answer 1

在 coco 上训练有 80 个类别的 yolov8 检测输出为 [1,84,8400]

1 是batch_size。

84 是 x+y+宽度+高度+conf_each_class = 4 + 80

8400 是检测到的框数。