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经验总结 | YOLOv8 主要模型汇总

OpenCV学堂 · 公众号 · · 2024-07-02 23:36

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YOLOv8概述

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。

YOLOv8特点

新的骨干网络：

YOLOv8采用了新的网络结构，这有助于提高模型的检测精度和速度。

Anchor-Free检测头：

与之前的版本相比，YOLOv8采用了无锚点（Anchor-Free）的检测头，这可以提高检测的准确性，尤其是在处理小尺寸物体时。

新的损失函数：

YOLOv8引入了新的损失函数，这有助于更好地平衡正负样本，提高模型在训练过程中的学习效率。

可扩展性：

Ultralytics没有将开源库命名为YOLOv8，而是直接使用 "ultralytics" ，这表明他们希望这个库不仅支持 YOLO 系列模型，还能支持其他类型的模型和任务，如分类、分割和姿态估计等。

多尺度模型：

YOLOv8提供了不同尺度的模型，如 Nano、Small、Medium、Large 和 Extra Large，以适应不同的硬件平台和应用场景。

正负样本分配策略：

YOLOv8采用了 Task-Aligned Assigner 正负样本分配策略，这是一种动态分配策略，可以根据训练过程中的样本特点动态调整权重

支持多种硬件平台：

YOLOv8可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行，这使得它在实际部署时具有很高的灵活性。

YOLOv8对象检测

YOLOv8 是一款先进的目标检测模型，它继承了 YOLO 系列的快速和准确的特点，并在此基础上进行了改进。YOLOv8 采用了无锚框（anchor-free）的方法，去除了先验设置可能不佳带来的影响，并借鉴了 Generalized Focal Loss 和任务解耦的思想，分别学习 box 和 class，以及将 box 边框的学习从回归的形式更换成交叉熵的形式