yolov8添加注意力之后的问题

Question

WARNING no model scale passed. Assuming scale='n'.

from n params module arguments
你好 请问这个问题解决了吗

Answer 1

【相关推荐】

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7419203
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：yolov8命令行运行参数详解
• 您还可以看一下 白老师老师的YOLOv5改进：添加注意力机制课程中的 YOLOv5网络结构小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: Yolov8详解与实战中的 测试 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  新建测试脚本test.py.

  from ultralytics import YOLO
  
  # Load a model
  model = YOLO("runs/detect/train11/weights/best.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)
  
  results = model.predict(source="ultralytics/assets",device='3')  # predict on an image
  print(results)
  

  这个results保存了所有的结果。如下图：
  
  predict的参数也可以在ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件中查看。例如：

  # Prediction settings --------------------------------------------------------------------------------------------------
  source:  # source directory for images or videos
  show: False  # show results if possible
  save_txt: False  # save results as .txt file
  save_conf: False  # save results with confidence scores
  save_crop: False  # save cropped images with results
  hide_labels: False  # hide labels
  hide_conf: False  # hide confidence scores
  vid_stride: 1  # video frame-rate stride
  line_thickness: 3  # bounding box thickness (pixels)
  visualize: False  # visualize model features
  augment: False  # apply image augmentation to prediction sources
  agnostic_nms: False  # class-agnostic NMS
  classes:  # filter results by class, i.e. class=0, or class=[0,2,3]
  retina_masks: False  # use high-resolution segmentation masks
  boxes: True  # Show boxes in segmentation predictions
  

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^