YOLOv8

概述

YOLOv8 是YOLO 系列实时物体检测器的最新迭代产品，在精度和速度方面都具有尖端性能。在之前YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。

观看： Ultralytics YOLOv8 机型概览

主要功能

• 先进的骨干和颈部架构： YOLOv8 采用了最先进的骨干和颈部架构，从而提高了特征提取和物体检测性能。
• 无锚分裂Ultralytics 头： YOLOv8 采用无锚分裂Ultralytics 头，与基于锚的方法相比，它有助于提高检测过程的准确性和效率。
• 优化精度与速度之间的权衡： YOLOv8 专注于保持精度与速度之间的最佳平衡，适用于各种应用领域的实时目标检测任务。
• 各种预训练模型： YOLOv8 提供一系列预训练模型，以满足各种任务和性能要求，从而更容易为您的特定用例找到合适的模型。

支持的任务和模式

YOLOv8 系列提供多种模型，每种模型都专门用于计算机视觉中的特定任务。这些模型旨在满足从物体检测到实例分割、姿态/关键点检测、定向物体检测和分类等更复杂任务的各种要求。

YOLOv8 系列的每个变体都针对各自的任务进行了优化，以确保高性能和高精确度。此外，这些模型还兼容各种操作模式，包括推理、验证、训练和输出，便于在部署和开发的不同阶段使用。

本表概述了YOLOv8 模型的各种变体，重点介绍了它们在特定任务中的适用性以及与推理、验证、训练和输出等各种操作模式的兼容性。它展示了YOLOv8 系列的多功能性和坚固性，使其适用于计算机视觉领域的各种应用。

性能指标

使用示例

本示例提供了简单的YOLOv8 训练和推理示例。有关这些模式和其他模式的完整文档，请参阅 "预测"、"训练"、"验证"和 "导出"文档页面。

请注意，以下示例用于YOLOv8 Detect模型的对象检测。有关其他支持的任务，请参阅 "分割"、"分类"、"OBB"文档和 "姿势"文档。

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

引文和致谢

如果您在工作中使用了YOLOv8 模型或本资源库中的任何其他软件，请使用以下格式引用：

@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}
}

请注意，DOI 尚未公布，一旦公布，将添加到引文中。YOLOv8 模型是根据 AGPL-3.0和企业许可证提供。

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