# YOLOv8-CPP
use your trained model on custom data for yolo task(detect/segment) for inference in cpp using libtorch or opencv.
the output of the code is a like below:
```
std::vector<std::vector<Detection>> // first index is the batch number and second index is detected object number
```
The struct for each detected object:
```
struct Detection{
int class_id; // id of detected object
float confidence; // confidence of detected object
cv::Rect box; // bounding box of detected object
cv::Mat mask; // binary mask of detected object (if you are using segment task)
}
```
You can use either `cv::Mat` or `cv::cuda::GpuMat` for libtorch code.
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