description: Apprenez-en davantage sur les modèles de classification d'images YOLOv8 Classify. Obtenez des informations détaillées sur la liste des modèles pré-entraînés et comment entraîner, valider, prédire et exporter des modèles.
<imgwidth="1024"src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/243418606-adf35c62-2e11-405d-84c6-b84e7d013804.png"alt="Exemples de classification d'images">
La classification d'images est la tâche la plus simple des trois et consiste à classer une image entière dans l'une d'un ensemble de classes prédéfinies.
Le résultat d'un classificateur d'images est une étiquette de classe unique et un score de confiance. La classification d'images est utile lorsque vous avez besoin de savoir seulement à quelle classe appartient une image et que vous n'avez pas besoin de connaître l'emplacement des objets de cette classe ou leur forme exacte.
Les modèles YOLOv8 Classify utilisent le suffixe `-cls`, par exemple `yolov8n-cls.pt` et sont pré-entraînés sur [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml).
Les modèles Classify pré-entraînés YOLOv8 sont présentés ici. Les modèles Detect, Segment et Pose sont pré-entraînés sur le dataset [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml), tandis que les modèles Classify sont pré-entraînés sur le dataset [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml).
Les [modèles](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models) se téléchargent automatiquement depuis la dernière version Ultralytics [release](https://github.com/ultralytics/assets/releases) lors de la première utilisation.
- Les valeurs **acc** sont les précisions des modèles sur le jeu de données de validation d'[ImageNet](https://www.image-net.org/).
<br>Pour reproduire : `yolo val classify data=path/to/ImageNet device=0`
- Les **vitesses** sont calculées sur les images de validation d'ImageNet à l'aide d'une instance [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/).
<br>Pour reproduire : `yolo val classify data=path/to/ImageNet batch=1 device=0|cpu`
Entraînez le modèle YOLOv8n-cls sur le dataset MNIST160 pendant 100 époques avec une taille d'image de 64. Pour une liste complète des arguments disponibles, consultez la page [Configuration](/../usage/cfg.md).
Validez la précision du modèle YOLOv8n-cls entraîné sur le dataset MNIST160. Aucun argument n'est nécessaire car le `modèle` conserve ses données d'entraînement et arguments en tant qu'attributs du modèle.
model = YOLO('yolov8n-cls.pt') # charger un modèle officiel
model = YOLO('path/to/best.pt') # charger un modèle entraîné personnalisé
# Exporter le modèle
model.export(format='onnx')
```
=== "CLI"
```bash
yolo export model=yolov8n-cls.pt format=onnx # exporter le modèle officiel
yolo export model=path/to/best.pt format=onnx # exporter le modèle entraîné personnalisé
```
Les formats d'exportation disponibles pour YOLOv8-cls sont présentés dans le tableau ci-dessous. Vous pouvez prédire ou valider directement sur les modèles exportés, par exemple `yolo predict model=yolov8n-cls.onnx`. Des exemples d'utilisation sont présentés pour votre modèle une fois l'exportation terminée.
