yolov8模型

YOLOv8 模型

YOLOv8 是由 Ultralytics 开发的最新 YOLO 模型系列，旨在提供最先进的性能。该模型系列提供了实时物体检测、实例分割、图像分类和姿态/关键点检测等功能，适用于多种计算机视觉任务。

主要特性

1. 统一框架 YOLOv8 提供了一个统一的框架，可以执行物体检测、实例分割和图像分类等任务。

2. 用户友好的 API 模型支持命令行界面 (CLI) API 和 Python SDK，便于执行各种任务。

3. 性能提升 YOLOv8 模型比以前的版本更快、更准确，并优化了精度与速度的权衡。

4. 多种模型尺寸 YOLOv8 提供了不同尺寸的模型，以适应不同的计算资源和应用场景。

5. 预训练模型 模型附带在 COCO 数据集上训练的检测和分割模型，以及在 ImageNet 数据集上预训练的图像分类模型。

6. 可扩展性 模型可扩展到所有以前的版本，支持多种导出格式，并能在 CPU 和 GPU 上运行。

模型变体

YOLOv8 系列包含多个模型变体，每个变体都针对特定任务进行了优化。以下是主要模型变体的概述：

• YOLOv8n：最小和最快的模型，适用于资源受限的设备。
• YOLOv8s：中等大小的模型，提供良好的速度和精度平衡。
• YOLOv8m：较大尺寸的模型，提供更高的精度。
• YOLOv8l：更大的模型，提供最佳的精度。
• YOLOv8x：最大的模型，提供最高的精度，但速度较慢。

使用示例

使用 YOLOv8 模型可以通过命令行或 Python API 进行。以下是一个使用命令行接口 (CLI) 进行对象检测推理的示例：

yolo detect --data /path/to/data --weights /path/to/weights --source /path/to/video

性能比较

YOLOv8 在多个基准数据集上达到了最先进的性能，例如在 COCO 数据集上的 mAP 值和速度。

总结

YOLOv8 是一个功能强大、性能优越的 YOLO 模型系列，适用于多种计算机视觉任务。通过其统一的框架、用户友好的 API 和高性能的模型，YOLOv8 成为实时目标检测和分析的理想选择。

参考链接：

• Ultralytics YOLOv8 存储库
• [Ultralytics YOLOv8 文档](https://docs.ultralytics.