简约网站欣赏,做美食网站赚钱吗,网络营销推广为什么效果不好,网络设计课程总结YOLOv8源码地址: https://github.com/ultralytics/ultralytics
一、简介： 根据官方描述，Yolov8是一个SOTA模型，它建立在Yolo系列历史版本的基础上，并引入了新的功能和改进点，以进一步提升性能和灵活性，使其成为实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择。其具体…YOLOv8源码地址: https://github.com/ultralytics/ultralytics
一、简介： 根据官方描述，Yolov8是一个SOTA模型，它建立在Yolo系列历史版本的基础上，并引入了新的功能和改进点，以进一步提升性能和灵活性，使其成为实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择。其具体创新点包括一个新的骨干网络、一个新的Ancher-Free检测头和一个新的损失函数，可在CPU到GPU的多种硬件平台上运行。
此外，Yolov8还有一个特点就是可扩展性，ultralytics没有直接将开源库命名为Yolov8，而是直接使用"ultralytics"，将其定位为算法框架，而非某一个特定算法。这也使得Yolov8开源库不仅仅能够用于Yolo系列模型，而且能够支持非Yolo模型以及分类分割姿态估计等各类任务。
如下表所示是基于COCO Val2017数据集测试并对比Yolov8和Yolov5的mAP、参数量和FLOPs结果。由此可以看出，Yolov8相比Yolov5精度提升比较多，但是n/s/m模型参数量和flops增加不少，但是相比Yolov5大部分模型推理速度变慢了。 注意，目前各个Yolo系列算法都只是在COCO数据集上性能提升明显，然而在自定义数据集上的泛化性尚未得到充分验证。
