yolov8-pose-p6.yaml: 针对更大的输入分辨率或更复杂的模型架构姿态估计任务。yolov8-rtdetr.yaml: 可能表示实时检测和跟踪的YOLOv8模型变体。yolov8-seg.yaml 和 yolov8-seg-p6.yaml: 这些是为语义分割任务定制的YOLOv8模型配置。 这些配置文件是模型训练和部署的核心;同时大家如果进行改进也是修改其中的对应文件...
yolov8-rtdetr.yaml:可能表示实时检测和跟踪的YOLOv8模型变体。yolov8-seg.yaml 和 yolov8-seg-p6.ya...
NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite - Add YOLOv8x-seg-p6.yaml architecture file (#4567) · Ahqiu1/YOLO-v8@431cef3
YOLOv8n-seg64036.730.596.11.213.412.6 YOLOv8s-seg64044.636.8155.71.4711.842.6 YOLOv8m-seg64049.940.8317.02.1827.3110.2 YOLOv8l-seg64052.342.6572.42.7946.0220.5 YOLOv8x-seg64053.443.4712.14.0271.8344.1 mAPvalvalues are for single-model single-scale onCOCO val2017dataset. ...
提供了一个全新的 SOTA 模型,包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样,基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型,用于满足不同场景需求 01 Backbone 骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想,将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度...
yolo task=segment mode=predict model=yolov8x-seg.pt source='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。
yolo task=segment mode=predict model=yolov8x-seg.pt source='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。
yolo task=segment mode=predict model=yolov8x-seg.pt source='input/video_3.mp4' show=True 1. 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。
YOLOv8-segyolov8n-seg.ptyolov8s-seg.ptyolov8m-seg.ptyolov8l-seg.ptyolov8x-seg.ptInstance Segmentation✅✅✅✅ YOLOv8-poseyolov8n-pose.ptyolov8s-pose.ptyolov8m-pose.ptyolov8l-pose.ptyolov8x-pose.ptyolov8x-pose-p6.ptPose/Keypoints✅✅✅✅ ...
YOLOv8 抛弃了前几代模型的 Anchor-Base,提供了一个全新的 SOTA 模型,包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样,基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型,用于处理不同大小的输入图像 。