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Ultralytics YOLOv8 任务


Ultralytics YOLO 支持的任务

YOLOv8 是一个支持多种计算机视觉任务的人工智能框架。该框架可用于执行检测分割obb分类姿态估计。每种任务都有不同的目标和用例。



观看: 探索Ultralytics YOLO 任务:物体检测、分割、OBB、跟踪和姿态估计。

检测

检测是YOLOv8 支持的主要任务。它包括检测图像或视频帧中的物体,并在其周围绘制边界框。YOLOv8 可在单幅图像或视频帧中高精度、高速度地检测多个物体。

检测实例

细分

分割是一项根据图像内容将图像分割成不同区域的任务。每个区域根据其内容分配一个标签。这项任务在图像分割和医学成像等应用中非常有用。YOLOv8 使用 U-Net 架构的变体来执行分割。

细分示例

分类

YOLOv8 可用于根据图像内容对图像进行分类。它使用 EfficientNet 架构的一种变体来执行分类。

分类示例

姿势

姿势/关键点检测是一项涉及检测图像或视频帧中特定点的任务。这些点被称为关键点,用于跟踪运动或姿势估计。YOLOv8 可以高精度、高速度地检测图像或视频帧中的关键点。

姿势示例

OBB

YOLOv8 可以高精度、高速度地检测图像或视频帧中的旋转物体。

定向检测

结论

YOLOv8 支持多种任务,包括检测、分割、分类、面向对象检测和关键点检测。每种任务都有不同的目标和用例。通过了解这些任务之间的差异,您可以为计算机视觉应用选择合适的任务。



创建于 2023-11-12,更新于 2024-02-03
作者:glenn-jocher(5),chr043416@gmail.com(1),AyushExel(1)

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