YOLOv8

Visão geral

YOLOv8 é a mais recente iteração da série YOLO de detectores de objectos em tempo real, oferecendo um desempenho de ponta em termos de precisão e velocidade. Com base nos avanços das versões anteriores do YOLO , o YOLOv8 introduz novas funcionalidades e optimizações que o tornam a escolha ideal para várias tarefas de deteção de objectos numa vasta gama de aplicações.

Observa: Ultralytics YOLOv8 Visão geral do modelo

Características principais

• Arquitecturas avançadas de espinha dorsal e de pescoço: YOLOv8 utiliza arquitecturas de espinha dorsal e de pescoço de última geração, o que resulta num melhor desempenho da extração de características e da deteção de objectos.
• Cabeça dividida Ultralytics sem âncoras: YOLOv8 adopta uma cabeça dividida Ultralytics sem âncoras, o que contribui para uma melhor precisão e um processo de deteção mais eficiente em comparação com as abordagens baseadas em âncoras.
• Compensação optimizada entre precisão e velocidade: Com o objetivo de manter um equilíbrio ótimo entre precisão e velocidade, o YOLOv8 é adequado para tarefas de deteção de objectos em tempo real em diversas áreas de aplicação.
• Variedade de modelos pré-treinados: YOLOv8 oferece uma gama de modelos pré-treinados para atender a várias tarefas e requisitos de desempenho, tornando mais fácil encontrar o modelo certo para o teu caso de utilização específico.

Tarefas e modos suportados

A série YOLOv8 oferece uma gama diversificada de modelos, cada um especializado em tarefas específicas de visão computacional. Estes modelos foram concebidos para responder a vários requisitos, desde a deteção de objectos a tarefas mais complexas como a segmentação de instâncias, deteção de pose/pontos-chave, deteção de objectos orientados e classificação.

Cada variante da série YOLOv8 é optimizada para a sua respectiva tarefa, garantindo um elevado desempenho e precisão. Além disso, esses modelos são compatíveis com vários modos operacionais, incluindo Inferência, Validação, Treinamento e Exportação, facilitando seu uso em diferentes estágios de implantação e desenvolvimento.

Esta tabela fornece uma visão geral das variantes do modelo YOLOv8 , destacando a sua aplicabilidade em tarefas específicas e a sua compatibilidade com vários modos operacionais, como Inferência, Validação, Treino e Exportação. Mostra a versatilidade e a robustez da série YOLOv8 , tornando-a adequada para uma variedade de aplicações em visão computacional.

Métricas de desempenho

Exemplos de utilização

Este exemplo fornece exemplos simples de treinamento e inferência em YOLOv8 . Para obter a documentação completa sobre estes e outros modos, consulta as páginas de documentação Predict, Train, Val e Export.

Nota que o exemplo abaixo é para YOLOv8 Detetar modelos para deteção de objectos. Para outras tarefas suportadas, consulta os documentos Segmentar, Classificar, OBB e Pose.

from ultralytics import YOLO

# Load a COCO-pretrained YOLOv8n model
model = YOLO('yolov8n.pt')

# Display model information (optional)
model.info()

# Train the model on the COCO8 example dataset for 100 epochs
results = model.train(data='coco8.yaml', epochs=100, imgsz=640)

# Run inference with the YOLOv8n model on the 'bus.jpg' image
results = model('path/to/bus.jpg')

# Load a COCO-pretrained YOLOv8n model and train it on the COCO8 example dataset for 100 epochs
yolo train model=yolov8n.pt data=coco8.yaml epochs=100 imgsz=640

# Load a COCO-pretrained YOLOv8n model and run inference on the 'bus.jpg' image
yolo predict model=yolov8n.pt source=path/to/bus.jpg

Citações e agradecimentos

Se utilizares o modelo YOLOv8 ou qualquer outro software deste repositório no teu trabalho, por favor cita-o utilizando o seguinte formato:

@software{yolov8_ultralytics,
  author = {Glenn Jocher and Ayush Chaurasia and Jing Qiu},
  title = {Ultralytics YOLOv8},
  version = {8.0.0},
  year = {2023},
  url = {https://github.com/ultralytics/ultralytics},
  orcid = {0000-0001-5950-6979, 0000-0002-7603-6750, 0000-0003-3783-7069},
  license = {AGPL-3.0}
}

Tenha em atenção que o DOI está pendente e será adicionado à citação assim que estiver disponível. YOLOv8 models are provided under AGPL-3.0 e licenças Enterprise.

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