最近因项目需求（吃饱了没事干想迁移下看看有没有效率上的提高），目标检测功能从yolov5换成了yolov8，不换不要紧，v8的代码结构安排的太紧凑了，想要修改结果的导出目录，发现无从下手，只能一个一个试，半小时试了出来，和yolov5改法相比，yolov8更直球

1：预测结果保存到指定文件名

from ultralytics import YOLO
model=YOLO（source='yolov8s.pt'）
model(source='文件夹名称',save=True,name='文件夹名称')

2：遍历待检测文件夹并保存预测结果到相同文件夹下

        我本以为for循环就行，但发现yolov8一旦跑起来就只认第一个保存路径，后来for循环重复了模型初始化这一步，达成了目的，我27个文件夹用yolov5跑是36秒，每帧5-6ms偶有11ms，用yolov8跑是42秒，每帧8-9ms，两者相除差不多

for i in os.listdir('root'):#i是待测文件夹
    model = YOLO(model='yolov8s.pt')
    model(source=f'root/{i}',save=True,save_txt=True,name=f'{i}')