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Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
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Glenn Jocher 2023-11-18 21:51:47 +01:00 • committed by GitHub
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49
docs/zh/modes/predict.md
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@ -50,7 +50,7 @@ YOLOv8 的预测模式被设计为强大且多功能，包括以下特性：
Ultralytics YOLO 模型在进行推理时返回一个 Python `Results` 对象列表，或者当传入 `stream=True` 时，返回一个内存高效的 Python `Results` 对象生成器：
!!! 示例 "预测"
!!! Example "预测"
=== "使用 `stream=False` 返回列表"
```python
@ -92,7 +92,7 @@ Ultralytics YOLO 模型在进行推理时返回一个 Python `Results` 对象列
YOLOv8 可以处理推理输入的不同类型，如下表所示。来源包括静态图像、视频流和各种数据格式。表格还表示了每种来源是否可以在流式模式下使用，使用参数 `stream=True` ✅。流式模式对于处理视频或实时流非常有利，因为它创建了结果的生成器，而不是将所有帧加载到内存。
!!! 提示 "提示"
!!! Tip "提示"
使用 `stream=True` 处理长视频或大型数据集来高效地管理内存。当 `stream=False` 时，所有帧或数据点的结果都将存储在内存中，这可能很快导致内存不足错误。相对地，`stream=True` 使用生成器，只保留当前帧或数据点的结果在内存中，显著减少了内存消耗，防止内存不足问题。
@ -115,7 +115,7 @@ YOLOv8 可以处理推理输入的不同类型，如下表所示。来源包括
下面为每种来源类型使用代码的示例：
!!! 示例 "预测来源"
!!! Example "预测来源"
=== "图像"
对图像文件进行推理。
@ -327,7 +327,7 @@ YOLOv8 可以处理推理输入的不同类型，如下表所示。来源包括
`model.predict()` 在推理时接受多个参数，可以用来覆盖默认值：
!!! 示例
!!! Example
```python
from ultralytics import YOLO
@ -373,11 +373,20 @@ YOLOv8支持多种图像和视频格式，如[data/utils.py](https://github.com/
### 图像
以下表格包含有效的Ultralytics图像格式。
下表包含了Ultralytics支持的有效图像格式。
| 图像后缀名 | 示例预测命令 | 参考链接 | |
----------------|-----------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------| | .bmp | `yolo predict source=image.bmp` | [Microsoft BMP文件格式](https://en.wikipedia.org/wiki/BMP_file_format) | | .dng | `yolo predict source=image.dng` | [Adobe DNG](https://www.adobe.com/products/photoshop/extend.displayTab2.html) | | .jpeg | `yolo predict source=image.jpeg` | [JPEG](https://en.wikipedia.org/wiki/JPEG) | | .jpg | `yolo predict source=image.jpg` | [JPEG](https://en.wikipedia.org/wiki/JPEG) | | .mpo | `yolo predict source=image.mpo` | [多图像对象](https://fileinfo.com/extension/mpo) | | .png | `yolo predict source=image.png` | [便携式网络图形](https://en.wikipedia.org/wiki/PNG) | | .tif | `yolo predict source=image.tif` | [标签图像文件格式](https://en.wikipedia.org/wiki/TIFF) | | .tiff | `yolo predict source=image.tiff` | [标签图像文件格式](https://en.wikipedia.org/wiki/TIFF) | | .webp | `yolo predict source=image.webp` | [WebP](https://en.wikipedia.org/wiki/WebP) | | .pfm | `yolo predict source=image.pfm` | [便携式浮点图](https://en.wikipedia.org/wiki/Netpbm#File_formats) |
| 图像后缀 | 示例预测命令 | 参考链接 |
|-------|----------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------|
| .bmp | `yolo predict source=image.bmp` | [Microsoft BMP文件格式](https://en.wikipedia.org/wiki/BMP_file_format) |
| .dng | `yolo predict source=image.dng` | [Adobe DNG](https://www.adobe.com/products/photoshop/extend.displayTab2.html) |
| .jpeg | `yolo predict source=image.jpeg` | [JPEG](https://en.wikipedia.org/wiki/JPEG) |
| .jpg | `yolo predict source=image.jpg` | [JPEG](https://en.wikipedia.org/wiki/JPEG) |
| .mpo | `yolo predict source=image.mpo` | [多图像对象](https://fileinfo.com/extension/mpo) |
| .png | `yolo predict source=image.png` | [便携式网络图形](https://en.wikipedia.org/wiki/PNG) |
| .tif | `yolo predict source=image.tif` | [标签图像文件格式](https://en.wikipedia.org/wiki/TIFF) |
| .tiff | `yolo predict source=image.tiff` | [标签图像文件格式](https://en.wikipedia.org/wiki/TIFF) |
| .webp | `yolo predict source=image.webp` | [WebP](https://en.wikipedia.org/wiki/WebP) |
| .pfm | `yolo predict source=image.pfm` | [便携式浮点映射](https://en.wikipedia.org/wiki/Netpbm#File_formats) |
### 视频
@ -402,7 +411,7 @@ YOLOv8支持多种图像和视频格式，如[data/utils.py](https://github.com/
所有Ultralytics的`predict()`调用都将返回一个`Results`对象列表：
!!! 示例 "结果"
!!! Example "结果"
```python
from ultralytics import YOLO
@ -454,7 +463,7 @@ YOLOv8支持多种图像和视频格式，如[data/utils.py](https://github.com/
`Boxes`对象可用于索引、操作和转换边界框到不同格式。
!!! 示例 "边界框（Boxes）"
!!! Example "边界框（Boxes）"
```python
from ultralytics import YOLO
@ -465,14 +474,12 @@ YOLOv8支持多种图像和视频格式，如[data/utils.py](https://github.com/
# 在图片上运行推理
results = model('bus.jpg')
# results列表
# 查看结果
for r in results:
print(r.boxes) # 打印包含检测边界框的Boxes对象
```
以下是`Boxes`类方法和属性的表格，包括它们的名称、类型和描述：
以下是`Boxes`类方法和属性的表格，包括它们的名称、类型和description:
| 名称 | 类型 | 描述 |
|-----------|---------------------|-------------------------|
@ -494,7 +501,7 @@ YOLOv8支持多种图像和视频格式，如[data/utils.py](https://github.com/
`Masks`对象可用于索引、操作和将掩码转换为分段。
!!! 示例 "掩码（Masks）"
!!! Example "掩码（Masks）"
```python
from ultralytics import YOLO
@ -510,7 +517,7 @@ YOLOv8支持多种图像和视频格式，如[data/utils.py](https://github.com/
print(r.masks) # 打印包含检测到的实例掩码的Masks对象
```
以下是`Masks`类方法和属性的表格，包括它们的名称、类型和描述：
以下是`Masks`类方法和属性的表格，包括它们的名称、类型和description:
| 名称 | 类型 | 描述 |
|-----------|---------------------|----------------------|
@ -527,7 +534,7 @@ YOLOv8支持多种图像和视频格式，如[data/utils.py](https://github.com/
`Keypoints` 对象可以用于索引、操作和规范化坐标。
!!! 示例 "关键点"
!!! Example "关键点"
```python
from ultralytics import YOLO
@ -543,7 +550,7 @@ YOLOv8支持多种图像和视频格式，如[data/utils.py](https://github.com/
print(r.keypoints) # 打印包含检测到的关键点的Keypoints对象
```
以下是`Keypoints`类方法和属性的表格，包括它们的名称、类型和描述：
以下是`Keypoints`类方法和属性的表格，包括它们的名称、类型和description:
| 名称 | 类型 | 描述 |
|-----------|--------------------|---------------------------|
@ -561,7 +568,7 @@ YOLOv8支持多种图像和视频格式，如[data/utils.py](https://github.com/
`Probs` 对象可以用于索引，获取分类的 `top1` 和 `top5` 索引和分数。
!!! 示例 "概率"
!!! Example "概率"
```python
from ultralytics import YOLO
@ -596,7 +603,7 @@ YOLOv8支持多种图像和视频格式，如[data/utils.py](https://github.com/
您可以使用`Result`对象的`plot()`方法来可视化预测结果。它会将`Results`对象中包含的所有预测类型（框、掩码、关键点、概率等）绘制到一个numpy数组上，然后可以显示或保存。
!!! 示例 "绘制"
!!! Example "绘制"
```python
from PIL import Image
@ -640,7 +647,7 @@ YOLOv8支持多种图像和视频格式，如[data/utils.py](https://github.com/
在多线程应用中使用YOLO模型时，重要的是为每个线程实例化单独的模型对象，或使用线程本地存储来防止冲突：
!!! 示例 "线程安全推理"
!!! Example "线程安全推理"
在每个线程内实例化单个模型以实现线程安全的推理：
```python
@ -664,7 +671,7 @@ YOLOv8支持多种图像和视频格式，如[data/utils.py](https://github.com/
以下是使用OpenCV（`cv2`）和YOLOv8在视频帧上运行推理的Python脚本。此脚本假设您已经安装了必要的包（`opencv-python`和`ultralytics`）。
!!! 示例 "流媒体for循环"
!!! Example "流媒体for循环"
```python
import cv2