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comments: true
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description: 学习YOLOv8分类模型进行图像分类。获取关于预训练模型列表及如何训练、验证、预测、导出模型的详细信息。
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keywords: Ultralytics, YOLOv8, 图像分类, 预训练模型, YOLOv8n-cls, 训练, 验证, 预测, 模型导出
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# 图像分类
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<img width="1024" src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/243418606-adf35c62-2e11-405d-84c6-b84e7d013804.png" alt="图像分类示例">
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图像分类是三项任务中最简单的，它涉及将整个图像分类为一组预定义类别中的一个。
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图像分类器的输出是单个类别标签和一个置信度分数。当您只需要知道一幅图像属于哪个类别、而不需要知道该类别对象的位置或它们的确切形状时，图像分类非常有用。
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!!! Tip "提示"
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YOLOv8分类模型使用`-cls`后缀，即`yolov8n-cls.pt`，并预先训练在[ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml)上。
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## [模型](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models/v8)
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这里展示了预训练的YOLOv8分类模型。Detect、Segment和Pose模型是在[COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml)数据集上预训练的，而分类模型则是在[ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml)数据集上预训练的。
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[模型](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models)会在首次使用时自动从Ultralytics的最新[发布版本](https://github.com/ultralytics/assets/releases)中下载。
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| 模型 | 尺寸<br><sup>(像素) | 准确率<br><sup>top1 | 准确率<br><sup>top5 | 速度<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | 速度<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | 参数<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) at 640 |
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|----------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------|------------------|------------------|-----------------------------|----------------------------------|----------------|--------------------------|
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| [YOLOv8n-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-cls.pt) | 224 | 66.6 | 87.0 | 12.9 | 0.31 | 2.7 | 4.3 |
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| [YOLOv8s-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-cls.pt) | 224 | 72.3 | 91.1 | 23.4 | 0.35 | 6.4 | 13.5 |
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| [YOLOv8m-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-cls.pt) | 224 | 76.4 | 93.2 | 85.4 | 0.62 | 17.0 | 42.7 |
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| [YOLOv8l-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-cls.pt) | 224 | 78.0 | 94.1 | 163.0 | 0.87 | 37.5 | 99.7 |
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| [YOLOv8x-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-cls.pt) | 224 | 78.4 | 94.3 | 232.0 | 1.01 | 57.4 | 154.8 |
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- **准确率** 是模型在[ImageNet](https://www.image-net.org/)数据集验证集上的准确度。
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<br>通过`yolo val classify data=path/to/ImageNet device=0`复现结果。
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- **速度** 是在使用[Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/)实例时，ImageNet验证图像的平均处理速度。
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<br>通过`yolo val classify data=path/to/ImageNet batch=1 device=0|cpu`复现结果。
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## 训练
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在MNIST160数据集上训练YOLOv8n-cls模型100个时期，图像尺寸为64。有关可用参数的完整列表，请参见[配置](/../usage/cfg.md)页面。
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!!! Example "示例"
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=== "Python"
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```python
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from ultralytics import YOLO
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# 加载模型
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model = YOLO('yolov8n-cls.yaml') # 从YAML构建新模型
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model = YOLO('yolov8n-cls.pt') # 加载预训练模型（推荐用于训练）
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model = YOLO('yolov8n-cls.yaml').load('yolov8n-cls.pt') # 从YAML构建并转移权重
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# 训练模型
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results = model.train(data='mnist160', epochs=100, imgsz=64)
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```
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=== "CLI"
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```bash
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# 从YAML构建新模型并从头开始训练
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yolo classify train data=mnist160 model=yolov8n-cls.yaml epochs=100 imgsz=64
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# 从预训练的*.pt模型开始训练
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yolo classify train data=mnist160 model=yolov8n-cls.pt epochs=100 imgsz=64
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# 从YAML构建新模型，转移预训练权重并开始训练
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yolo classify train data=mnist160 model=yolov8n-cls.yaml pretrained=yolov8n-cls.pt epochs=100 imgsz=64
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```
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### 数据集格式
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YOLO分类数据集的格式详情请参见[数据集指南](/../datasets/classify/index.md)。
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## 验证
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在MNIST160数据集上验证训练好的YOLOv8n-cls模型准确性。不需要传递任何参数，因为`model`保留了它的训练`data`和参数作为模型属性。
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!!! Example "示例"
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=== "Python"
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```python
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from ultralytics import YOLO
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# 加载模型
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model = YOLO('yolov8n-cls.pt') # 加载官方模型
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model = YOLO('path/to/best.pt') # 加载自定义模型
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# 验证模型
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metrics = model.val() # 无需参数，数据集和设置已记忆
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metrics.top1 # top1准确率
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metrics.top5 # top5准确率
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```
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=== "CLI"
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```bash
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yolo classify val model=yolov8n-cls.pt # 验证官方模型
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yolo classify val model=path/to/best.pt # 验证自定义模型
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```
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## 预测
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使用训练过的YOLOv8n-cls模型对图像进行预测。
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!!! Example "示例"
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=== "Python"
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```python
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from ultralytics import YOLO
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# 加载模型
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model = YOLO('yolov8n-cls.pt') # 加载官方模型
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model = YOLO('path/to/best.pt') # 加载自定义模型
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# 使用模型进行预测
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results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') # 对图像进行预测
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```
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=== "CLI"
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```bash
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yolo classify predict model=yolov8n-cls.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # 使用官方模型进行预测
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yolo classify predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # 使用自定义模型进行预测
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```
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有关`predict`模式的完整详细信息，请参见[预测](https://docs.ultralytics.com/modes/predict/)页面。
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## 导出
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将YOLOv8n-cls模型导出为其他格式，如ONNX、CoreML等。
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!!! Example "示例"
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=== "Python"
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```python
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from ultralytics import YOLO
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# 加载模型
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model = YOLO('yolov8n-cls.pt') # 加载官方模型
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model = YOLO('path/to/best.pt') # 加载自定义训练模型
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# 导出模型
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model.export(format='onnx')
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```
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=== "CLI"
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```bash
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yolo export model=yolov8n-cls.pt format=onnx # 导出官方模型
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yolo export model=path/to/best.pt format=onnx # 导出自定义训练模型
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```
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下表中提供了YOLOv8-cls模型可导出的格式。您可以直接在导出的模型上进行预测或验证，即`yolo predict model=yolov8n-cls.onnx`。导出完成后，示例用法会显示您的模型。
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| 格式 | `format` 参数 | 模型 | 元数据 | 参数 |
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| [PyTorch](https://pytorch.org/) | - | `yolov8n-cls.pt` | ✅ | - |
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| [TorchScript](https://pytorch.org/docs/stable/jit.html) | `torchscript` | `yolov8n-cls.torchscript` | ✅ | `imgsz`, `optimize` |
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| [ONNX](https://onnx.ai/) | `onnx` | `yolov8n-cls.onnx` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `opset` |
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| [OpenVINO](https://docs.openvino.ai/latest/index.html) | `openvino` | `yolov8n-cls_openvino_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` |
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| [TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt) | `engine` | `yolov8n-cls.engine` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `workspace` |
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| [CoreML](https://github.com/apple/coremltools) | `coreml` | `yolov8n-cls.mlpackage` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8`, `nms` |
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| [TF SavedModel](https://www.tensorflow.org/guide/saved_model) | `saved_model` | `yolov8n-cls_saved_model/` | ✅ | `imgsz`, `keras` |
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| [TF GraphDef](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Graph) | `pb` | `yolov8n-cls.pb` | ❌ | `imgsz` |
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| [TF Lite](https://www.tensorflow.org/lite) | `tflite` | `yolov8n-cls.tflite` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8` |
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| [TF Edge TPU](https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/) | `edgetpu` | `yolov8n-cls_edgetpu.tflite` | ✅ | `imgsz` |
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| [TF.js](https://www.tensorflow.org/js) | `tfjs` | `yolov8n-cls_web_model/` | ✅ | `imgsz` |
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| [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle) | `paddle` | `yolov8n-cls_paddle_model/` | ✅ | `imgsz` |
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| [ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn) | `ncnn` | `yolov8n-cls_ncnn_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` |
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有关`export`的完整详细信息，请参见[导出](https://docs.ultralytics.com/modes/export/)页面。
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