description: Erfahren Sie mehr über YOLOv8 Classify-Modelle zur Bildklassifizierung. Erhalten Sie detaillierte Informationen über die Liste vortrainierter Modelle und wie man Modelle trainiert, validiert, vorhersagt und exportiert.
<imgwidth="1024"src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/243418606-adf35c62-2e11-405d-84c6-b84e7d013804.png"alt="Beispiele für Bildklassifizierung">
Bildklassifizierung ist die einfachste der drei Aufgaben und besteht darin, ein ganzes Bild in eine von einem Satz vordefinierter Klassen zu klassifizieren.
Die Ausgabe eines Bildklassifizierers ist ein einzelnes Klassenlabel und eine Vertrauenspunktzahl. Bildklassifizierung ist nützlich, wenn Sie nur wissen müssen, zu welcher Klasse ein Bild gehört, und nicht wissen müssen, wo sich Objekte dieser Klasse befinden oder wie ihre genaue Form ist.
!!! tip "Tipp"
YOLOv8 Classify-Modelle verwenden den Suffix `-cls`, z.B. `yolov8n-cls.pt` und sind auf [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml) vortrainiert.
Hier werden vortrainierte YOLOv8 Classify-Modelle gezeigt. Detect-, Segment- und Pose-Modelle sind auf dem [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml)-Datensatz vortrainiert, während Classify-Modelle auf dem [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml)-Datensatz vortrainiert sind.
[Modelle](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models) werden automatisch vom neuesten Ultralytics-[Release](https://github.com/ultralytics/assets/releases) beim ersten Gebrauch heruntergeladen.
- **Genauigkeit**-Werte sind Modellgenauigkeiten auf dem [ImageNet](https://www.image-net.org/)-Datensatz Validierungsset.
<br>Zur Reproduktion `yolo val classify data=pfad/zu/ImageNet device=0 verwenden`
- **Geschwindigkeit** Durchschnitt über ImageNet-Validierungsbilder mit einer [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/de/ec2/instance-types/p4/)-Instanz.
<br>Zur Reproduktion `yolo val classify data=pfad/zu/ImageNet batch=1 device=0|cpu verwenden`
Trainieren Sie das YOLOv8n-cls-Modell auf dem MNIST160-Datensatz für 100 Epochen bei Bildgröße 64. Eine vollständige Liste der verfügbaren Argumente finden Sie auf der Seite [Konfiguration](/../usage/cfg.md).
Das Datenformat für YOLO-Klassifizierungsdatensätze finden Sie im Detail im [Datenleitfaden](../../datasets/classify/index.md).
## Validieren
Validieren Sie die Genauigkeit des trainierten YOLOv8n-cls-Modells auf dem MNIST160-Datensatz. Kein Argument muss übergeben werden, da das `modell` seine Trainings`daten` und Argumente als Modellattribute behält.
!!! example ""
=== "Python"
```python
from ultralytics import YOLO
# Ein Modell laden
model = YOLO('yolov8n-cls.pt') # ein offizielles Modell laden
model = YOLO('pfad/zu/best.pt') # ein benutzerdefiniertes Modell laden
# Das Modell validieren
metrics = model.val() # keine Argumente benötigt, Datensatz und Einstellungen gespeichert
metrics.top1 # top1 Genauigkeit
metrics.top5 # top5 Genauigkeit
```
=== "CLI"
```bash
yolo classify val model=yolov8n-cls.pt # ein offizielles Modell validieren
yolo classify val model=pfad/zu/best.pt # ein benutzerdefiniertes Modell validieren
```
## Vorhersagen
Verwenden Sie ein trainiertes YOLOv8n-cls-Modell, um Vorhersagen auf Bildern durchzuführen.
!!! example ""
=== "Python"
```python
from ultralytics import YOLO
# Ein Modell laden
model = YOLO('yolov8n-cls.pt') # ein offizielles Modell laden
model = YOLO('pfad/zu/best.pt') # ein benutzerdefiniertes Modell laden
# Mit dem Modell vorhersagen
results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') # Vorhersage auf einem Bild
```
=== "CLI"
```bash
yolo classify predict model=yolov8n-cls.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # mit offiziellem Modell vorhersagen
yolo classify predict model=pfad/zu/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # mit benutzerdefiniertem Modell vorhersagen
```
Vollständige Details zum `predict`-Modus finden Sie auf der Seite [Vorhersage](https://docs.ultralytics.com/modes/predict/).
## Exportieren
Exportieren Sie ein YOLOv8n-cls-Modell in ein anderes Format wie ONNX, CoreML usw.
!!! example ""
=== "Python"
```python
from ultralytics import YOLO
# Ein Modell laden
model = YOLO('yolov8n-cls.pt') # ein offizielles Modell laden
model = YOLO('pfad/zu/best.pt') # ein benutzerdefiniertes trainiertes Modell laden
# Das Modell exportieren
model.export(format='onnx')
```
=== "CLI"
```bash
yolo export model=yolov8n-cls.pt format=onnx # offizielles Modell exportieren
yolo export model=pfad/zu/best.pt format=onnx # benutzerdefiniertes trainiertes Modell exportieren
```
Verfügbare YOLOv8-cls Exportformate stehen in der folgenden Tabelle. Sie können direkt auf exportierten Modellen vorhersagen oder validieren, d.h. `yolo predict model=yolov8n-cls.onnx`. Nutzungsexempel werden für Ihr Modell nach Abschluss des Exports angezeigt.
| Format | `format`-Argument | Modell | Metadaten | Argumente |
