本项目提供基于YOLOv8的抽烟行为检测模型及其预训练权重。通过优化的目标检测算法，实现高效准确地识别图像或视频中的抽烟动作，适用于监控、安全等领域。
标题中的“抽烟检测yolov8的推理代码”指的是基于YOLOv8网络模型实现的一种吸烟行为识别系统。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，以其高效准确性能而受到广泛关注。YOLOv8是该系列的一个版本，在前几代的基础上进行了优化改进，可能包括更快的推理速度、更高的检测精度或更少的计算资源需求。“训练好的推理权重”是指模型经过大量图像数据训练后得到的一组参数，这些参数使得模型能够识别出图像中的吸烟行为。使用预训练权重让用户无需从头开始训练模型，可以直接进行实际应用任务，大大降低了入门难度，特别适合深度学习初学者和本科毕业设计的学生。
标签“软件/插件”表明这个压缩包可能包含了运行推理代码所需的一些软硬件支持或辅助工具。这可能包括Python环境、深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）、YOLOv8模型的实现代码以及用于展示结果的可视化工具等。“smoke”目录可能是包含与吸烟检测相关的数据集、模型权重、代码文件或者日志文件的一个子目录。
具体来说，这个压缩包可能包括以下组成部分：
1. 数据集：通常包含标注过的图像，并分为训练集和验证集。这些图像是用于模型的训练以及性能评估的。
2. 模型文件：描述网络结构的配置文件（如.cfg）及预训练权重文件（如.weights），存储了模型在训练过程中学到的关键参数。
3. 推理代码：这部分通常用Python编写，使用深度学习框架库实现了加载模型、处理输入图像、进行推理并输出检测结果的功能。
4. 预处理和后处理函数：为了适应YOLOv8模型的需要，可能还需要对输入图像执行尺寸调整或归一化等预处理操作。同时，对于检测结果也需要进一步处理，例如将坐标框转换回原始图像比例，并过滤掉低置信度预测。
5. 运行脚本：一个简单的命令行接口或者图形用户界面让用户能够方便地运行推理代码、上传图片或视频并查看吸烟行为的检测结果。
6. 可视化工具：如OpenCV，可以用来显示检测的结果包括被识别出的吸烟动作及其置信度。
通过这个压缩包，用户不仅可以了解YOLO系列模型在实际应用中的工作流程，还能深入学习目标检测领域的知识。这对于理解和实践计算机视觉项目（特别是涉及行为检测的应用）非常有帮助和价值。
5星
