YOLOv8模型训练和部署 YOLOv8 是 Ultralytics 开发的 YOLO(You Only Look Once)物体检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的SOTA模型,它建立在先前YOLO成功基础上,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练,并且能够在各种硬件平台上运行,从CPU到GP YOLOv...
主干网络: 依然使用CSP的思想,改进之处主要有:1、YOLOV5中的C3模块被替换成了C2f模块;其余大体和YOLOV5的主干网络一致。 特征增强网络: YOLOv8使用PA-FPN的思想,具体实施过程中将YOLOV5中的PA-FPN上采样阶段的卷积去除了,并且将其中的C3模块替换为了C2f模块。 检测头:区别于YOLOV5的耦合头,YOLOV8使用了Decoupled...
# docker run --gpus all --privileged -dti --name yolov8-rq -p29090:19090yolov8-env:latest # 这句后来会报错,需要根据实际需求,增加共享内存大小 docker run--gpus all --privileged -dti --name yolov8-rq --shm-size=24g -p29090:19090yolov8-env:latest /bin/bash # 指定了共享内存大小为24g...
YOLOv8 与其他 YOLO 模型(来自 ultralytics)的比较 与以往所有的 YOLO 模型相比,ultralytics 团队在使该模型更易于使用方面做得非常出色,你甚至不再需要克隆 git 存储库! 创建图像数据集 在本文中,我创建了一个非常简单的示例,展示如何在你的数据上训练 YOLOv8,特别是针对分割任务。数据集很小且对模型来说“易...
同时,引入了一种智能的机制,能够根据不同情况调整注意力,更好地处理矛盾信息。 模型结构轻量化参数对比 原yolov8参数:3011043 轻量化后参数:1436977 通过以上模块的替换使得模型参数降低至原来的一半不到,且精度不变,这是通过剪枝、蒸馏都没办到的
在目标检测领域,YOLO(You Only Look Once)系列模型因其高效性与实时性而广受欢迎。最新的YOLOv8,作为YOLO家族的最新版本,继承了其高效的检测能力。然而,在处理复杂场景和提高特征学习能力方面,仍有进一步优化的空间。本文介绍了一项针对YOLOv8的改进,重点引入了SCConv模块并优化了backbone和head的结构,从而提升了模型的...
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect # Parameters nc: 80 # 类别数目,nc代表"number of classes",即模型用于检测的对象类别总数。 80表示该模型配置用于检测80种不同的对象。由于默认使用COCO数据集,这里nc=80; ...
YOLOv8是Ultralytics公司推出的基于对象检测模型的YOLO最新系列,它能够提供截至目前最先进的对象检测性能。 借助于以前的YOLO模型版本支持技术,YOLOv8模型运行得更快、更准确,同时为执行任务的训练模型提供了统一的框架,这包括: 目标检测 实例分割 图像分类
YOLOv8模型的整体结构如下图所示,原图见mmyolo的官方仓库。 YOLOv8与YOLOv5模型最明显的差异是使用C2F模块替换了原来的C3模块,两个模块的结构如下图所示,原图见mmyolo的官方仓库。 另外Head 部分变化最大,从原先的耦合头变成了解耦头,并且从 YOLOv5 的 Anchor-Based 变成了 Anchor-Free。其结构对比如下图所示。
YOLOv8是由Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本,它是一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,建立在先前YOLO成功基础上,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。YOLOv8可以在大型数据集上进行训练,并且能够在各种硬件平台上运行,从CPU到GPU。