物体检测
物体检测是一项涉及识别图像或视频流中物体的位置和类别的任务。
物体检测器的输出是一组包围图像中物体的边框，以及每个边框的类标签和置信度分数。如果您需要识别场景中感兴趣的物体，但又不需要知道物体的具体位置或确切形状，那么物体检测就是一个不错的选择。
观看： 利用预训练的Ultralytics YOLOv8 模型进行物体检测。
提示
YOLOv8 检测模型是默认的YOLOv8 模型，即 yolov8n.pt 并对 COCO.
机型
YOLOv8 这里显示的是经过预训练的检测模型。Detect、Segment 和 Pose 模型是在COCO数据集上预先训练的，而 Classify 模型则是在ImageNet数据集上预先训练的。
首次使用时，模型会自动从最新的Ultralytics 版本下载。
| 模型 | 尺寸 （像素） |
mAPval 50-95 |
速度 CPUONNX (ms) |
速度 A100 TensorRT （毫秒） |
params (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 |
| YOLOv8s | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 11.2 | 28.6 |
| YOLOv8m | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 25.9 | 78.9 |
| YOLOv8l | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 43.7 | 165.2 |
| YOLOv8x | 640 | 53.9 | 479.1 | 3.53 | 68.2 | 257.8 |
- mAPval 数值是在 COCO val2017 数据集。
复制方式yolo val detect data=coco.yaml device=0 - 速度 对 COCO val 图像使用 亚马逊 EC2 P4d 实例
复制方式yolo val detect data=coco8.yaml batch=1 device=0|cpu
火车
在 COCO8 数据集上对YOLOv8n 进行 100 次历时训练，图像大小为 640。有关可用参数的完整列表，请参阅配置页面。
示例
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO('yolov8n.yaml') # build a new model from YAML
model = YOLO('yolov8n.pt') # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') # build from YAML and transfer weights
# Train the model
results = model.train(data='coco8.yaml', epochs=100, imgsz=640)
# Build a new model from YAML and start training from scratch
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolov8n.yaml epochs=100 imgsz=640
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640
# Build a new model from YAML, transfer pretrained weights to it and start training
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640
数据集格式
YOLO 检测数据集格式详见数据集指南。要将现有数据集从其他格式（如 COCO 等）转换为YOLO 格式，请使用JSON2YOLO工具（Ultralytics ）。
瓦尔
在 COCO8 数据集上验证训练有素的YOLOv8n 模型的准确性。无需传递参数，因为 model 保留培训 data 和参数作为模型属性。
示例
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO('yolov8n.pt') # load an official model
model = YOLO('path/to/best.pt') # load a custom model
# Validate the model
metrics = model.val() # no arguments needed, dataset and settings remembered
metrics.box.map # map50-95
metrics.box.map50 # map50
metrics.box.map75 # map75
metrics.box.maps # a list contains map50-95 of each category
预测
使用训练有素的YOLOv8n 模型对图像进行预测。
示例
查看全文 predict 模式的详细信息，请参见 预测 page.
出口
将YOLOv8n 模型导出为不同格式，如ONNX,CoreML 等。
示例
YOLOv8 可用的导出格式如下表所示。您可以使用 format 参数，即 format='onnx' 或 format='engine'.您可以直接对导出的模型进行预测或验证，即 yolo predict model=yolov8n.onnx.导出完成后会显示模型的使用示例。
| 格式 | format 论据 |
模型 | 元数据 | 论据 |
|---|---|---|---|---|
| PyTorch | - | yolov8n.pt |
✅ | - |
| TorchScript | torchscript |
yolov8n.torchscript |
✅ | imgsz, optimize, batch |
| ONNX | onnx |
yolov8n.onnx |
✅ | imgsz, half, dynamic, simplify, opset, batch |
| OpenVINO | openvino |
yolov8n_openvino_model/ |
✅ | imgsz, half, int8, batch |
| TensorRT | engine |
yolov8n.engine |
✅ | imgsz, half, dynamic, simplify, workspace, batch |
| CoreML | coreml |
yolov8n.mlpackage |
✅ | imgsz, half, int8, nms, batch |
| TF SavedModel | saved_model |
yolov8n_saved_model/ |
✅ | imgsz, keras, int8, batch |
| TF GraphDef | pb |
yolov8n.pb |
❌ | imgsz, batch |
| TF 轻型 | tflite |
yolov8n.tflite |
✅ | imgsz, half, int8, batch |
| TF 边缘TPU | edgetpu |
yolov8n_edgetpu.tflite |
✅ | imgsz, batch |
| TF.js | tfjs |
yolov8n_web_model/ |
✅ | imgsz, half, int8, batch |
| PaddlePaddle | paddle |
yolov8n_paddle_model/ |
✅ | imgsz, batch |
| NCNN | ncnn |
yolov8n_ncnn_model/ |
✅ | imgsz, half, batch |
查看全文 export 中的详细信息 出口 page.