YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本,目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务,在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。 一、前言 YOLOv8 是一个 SOTA 模型,它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上,并引入了新的功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。具体创新包
YOLOv8还有一个关键特性是它的可扩展性,由于其被设计成一个框架,支持所有以前YOLO的版本,使得在不同版本之间切换和比较它们的性能变得容易。 YOLOv8创新改进点: 1.Backbone。使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模...
Yolov8的改进之处有以下几个地方: Backbone:使用的依旧是CSP的思想,将YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块; PAN-FPN:YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不同的是YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时也将C3模块替换为了...
from ultralytics.yolo.data.utils import visualize_dataset visualize_dataset(dataset_path="data.yaml", save_dir="./vis_results") 五、模型训练(单GPU/CPU均可) 1. 基础训练命令 yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=data.yaml epochs=100 imgsz=640 2. 高级训练(custom_train.py) ...
Yolov8是Yolo系列模型的最新王者,各种指标全面超越现有目标检测模型。 Yolov8借鉴了Yolov5、Yolov6、YoloX等模型的设计优点,全面改进了Yolov5模型结构,同时保持了Yolov5工程化简洁易用的优势。 1、YOLOV8的改进 1)Backbone 2)Neck 3)Head 4)Loss计算
YOLOV8是YOLO系列另一个SOTA模型,该模型是相对于YOLOV5进行更新的。其主要结构如下图所示: 从图中可以看出,网络还是分为三个部分: 主干网络(backbone),特征增强网络(neck),检测头(head) 三个部分。 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...
Advanced Backbone and Neck Architectures:YOLOv8 employs state-of-the-art backbone and neck architectures, resulting in improvedfeature extractionandobject detectionperformance. Anchor-free Split Ultralytics Head:YOLOv8 adopts an anchor-free split Ultralytics head, which contributes to better accuracy and...
一:Yolo解释: yolo 命令行工具用于处理 YOLOv8 模型的不同任务。以下是一些基本用法的中文解释: 训练检测模型:训练一个 YOLOv8 检测模型,使用 yolo train 命令,指定数据、模型文件、训练轮数和初始学习率。例如: yolo train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=10 lr0=0.01 ...
新的损失函数:YOLOv8采用了新的损失函数,该函数能够更好地平衡分类损失和定位损失,使得模型在训练过程中更加稳定,进一步提高目标检测的准确性。 三、实践应用 环境配置:为了运行YOLOv8,您需要安装相应的环境,包括CUDA、cuDNN和PyTorch等。具体配置可以参考YOLOv8的官方文档和GitHub项目页面。 数据准备:在使用YOLOv8进行...
在生产线中,YOLOv8可以用来检测产品质量并引导机器人进行精确操作。其高效性和稳定性有助于提高生产效率和产品质量。 结语 YOLOv8作为Ultralytics公司推出的最新YOLO系列模型,凭借其多样化的模型尺寸、创新的网络结构、优化的损失函数以及一系列技术改进亮点,在目标检测与图像分割领域展现出了强大的实力。随着计算机视觉技...