在深度学习中,我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)、动态特征损失(dfl_loss)以及分割损失(seg_loss),在训练结束后,可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件,如下所示: 各损失函数作用说明: 定位损失box_loss:预测框...
•YOLOv8使用CIoU和DFL损失函数来处理边界框损失,以及二元交叉熵用于分类损失。这些损失改善了目标检测性能,特别是在处理较小目标时。 •YOLOv8还提供了一个称为YOLOv8-Seg的语义分割模型。骨干是CSPDarknet53特征提取器,后跟一个C2f模块,而不是传统的YOLO颈部架构。C2f模块后面是两个分割头,它们学习为输入图像...
对象分割 yolo task=segment mode=predict model=yolov8x-seg.pt source='images' name=yolov8x_segyolo task=classify mode=predict model=yolov8x-cls.pt source='images' name=yolov8x_clsdisplay('runs/segment/yolov8x_seg/')display('runs/classify/yolov8x_cls/')from ultralytics import YOLO#...
你还可以在 ultralytics 的新包中找到 Yolov5,因此如果你不想使用新的 Yolo 版本,你可以继续使用众所周知的 yolov5: 有一些主题没有涵盖,比如模型使用的不同损失函数,为创建 yolov8 所做的架构变化等等。
model = YOLO("yolov8n-seg.pt") results = model.train( batch=8, device="cpu", data="data.yaml", epochs=7, imgsz=120, ) 为了简化本文,我使用了纳米模型(yolov8n-seg),只在 CPU 上进行了7个时期的训练。在我的笔记本电脑上,训练只需几秒钟。
在深度学习中,我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)、动态特征损失(dfl_loss)以及分割损失(seg_loss),在训练结束后,可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件,如下所示: ...
YOLOv8OBB旋转检测改进教程:从零开始训练,改进主干、Neck、检测头等创新点-YOLOv8 1969 -- 6:27 App YOLOv8图像分割改进教程:改进实例分割Seg检测头、 Seg主干网络、Seg损失函数多种组合-UltralyticsPro 1667 38 2:03:49 App 全网首发!YOLOv11代码讲解,相比v8v9v10都做了哪些改进?以后默认用v11版本了吗?(...
yolo task=segment mode=predict model=yolov8x-seg.ptsource='input/video_3.mp4'show=True 因为这次将实例分割与目标检测相结合,所以这一次的平均 FPS 约为 13。 使用YOLOv8 Extra Large 模型进行分割推理。 在输出中,分割映射看起来非常干净。即使猫在最后几帧藏在积木下面,模型也能够检测并进行图像分割。
总的来说,YOLOv8-seg算法通过引入C2f模块、PAN-FPN结构、解耦头设计以及先进的损失函数,显著提升了目标检测和分割的精度和效率。其创新的Anchor-Free策略和多尺度特征融合能力,使得YOLOv8-seg在复杂场景下的表现尤为突出,成为当前目标检测领域的一项重要技术进展。随着YOLOv8-seg的推广和应用,预计将为智能监控、自动...
yolo task=segment mode=predict model=yolov8x-seg.ptsource='input/video_3.mp4'show=True 因为实例分割与对象检测相结合,所以这次的平均 FPS 约为 13。 分割图在输出中看起来非常干净。即使猫在最后几帧中躲在方块下,模型也能够检测并分割它。