如何在YOLOv8中获取类似YOLOv5 results.pandas().xyxy的结构化结果？

当然有，YOLOv8保留了类似YOLOv5的表格结果导出能力，API用法几乎一致，具体实现如下：

代码示例 #

from ultralytics import YOLO

# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8n.pt')
# 对目标图片执行推理
results = model('your_image.jpg')
# 获取单张图片的表格化检测结果
df = results.pandas().xyxy[0]
# 打印结果
print(df)

输出格式 #

执行后会得到和YOLOv5格式完全一致的DataFrame，包含以下字段：

• xmin/ymin：检测框左上角坐标
• xmax/ymax：检测框右下角坐标
• confidence：检测置信度
• class：目标类别ID
• name：目标类别名称

示例输出：

xmin    ymin    xmax   ymax  confidence  class    name
0  749.50   43.50  1148.0  704.5    0.874023      0  person
1  433.50  433.50   517.5  714.5    0.687988     27     tie

批量推理场景 #

如果一次性传入多张图片进行推理，results.pandas().xyxy会返回一个DataFrame列表，列表中每个元素对应一张图片的检测结果，按需索引即可。

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