如何提高YOLO8目标检测的准确性？

上面主要就是大致了解方法，省流请看最下面

1.提高置信度阈值

yolo predict model=yolov8n.pt source=0 classes=0 conf=0.5

​​​​· conf=0.3（灵敏，但容易误检）

​​​​· conf=0.5（更准，误检少）

​​​​· conf=0.7（非常严格，只认很清晰的目标）

2.更换更大、更准的模型

yolo predict model=yolov8s.pt source=0 classes=0

· yolov8s.pt（小而准，推荐）

· yolov8m.pt（更准，速度慢一点）

3.关闭冗余检测（NMS 优化）

yolo predict model=yolov8n.pt source=0 classes=0 iou=0.45

常用 IOU 参考值

· 统计人数：0.45

· 视频追踪：0.5

· 拥挤人群：0.4

· 物体稀疏：0.5

注：IOU 太高会出现冗余框多导致人数统计虚高，IOU 太低会出现相邻的人被合并导致人数变少

省流：以上三种方法是可以同时存在的：

yolo predict model=yolov8s.pt source=0 classes=0 conf=0.6 iou=0.5

如果是检测人数，可以开启跟踪，会更稳定：

yolo track model=yolov8s.pt source=0 classes=0 conf=0.6