YOLOv8检测出大量不存在的随机物体问题咨询

核心修复步骤 #

• 调高置信度阈值：默认置信度阈值（conf）为0.25，会保留低置信度的误检结果。执行命令时添加conf=0.5参数，过滤低置信度预测：

  yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' conf=0.5
  

• 调整IOU阈值：若仍有问题，可同时设置IOU阈值（iou），过滤重叠度高的误检框：

  yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' conf=0.5 iou=0.7
  

• 检查模型完整性：确认yolov8n.pt未损坏，可重新下载官方预训练模型。
• 改用本地图片测试：将目标图片下载到本地，使用本地路径作为source参数，排除网络加载异常的影响：

  yolo predict model=yolov8n.pt source='./bus.jpg' conf=0.5
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者markcalendario