YOLOv8 简介
YOLOv8[1] 是一个尖端的、最新技术（State-of-the-Art, SOTA）的模型，它在之前 YOLO 版本的成功基础上引入了新特性和改进，以进一步提升性能和灵活性。
YOLOv8 设计快速、准确且易于使用，使其成为执行各种目标检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的理想选择。
项目特点
主要特点
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快速和准确：YOLOv8 在保持高准确度的同时，提供了快速的检测速度。 -
易于使用：YOLOv8 提供了简单的命令行界面（CLI）和 Python 接口，方便用户快速上手。 -
多任务支持：支持目标检测、实例分割、姿态估计等多种任务。 -
跨平台支持：模型支持 PyTorch、ONNX、OpenVINO、CoreML、TFLite 等多种平台。
使用场景
YOLOv8 适用于需要实时或近实时目标检测和分析的各种应用场景，包括但不限于：
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视频监控和分析 -
自动驾驶汽车 -
工业自动化和机器人视觉 -
医疗影像分析 -
智能手机和移动设备上的应用
项目使用
安装
通过 pip 安装 ultralytics 包，包括所有 依赖项[2]，在Python >=3.8环境中，需要 PyTorch[3]>=1.8。
pip install ultralytics
CLI 使用
YOLOv8 可以直接在命令行界面（CLI）中使用 yolo 命令：
yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
Python 使用
在 Python 环境中直接使用 YOLOv8：
from ultralytics import YOLO
# 加载模型
model = YOLO("yolov8n.pt")
# 训练模型
train_results = model.train(
data="coco8.yaml", # 数据集 YAML 路径
epochs=100, # 训练周期数
imgsz=640, # 训练图像尺寸
device="cpu", # 运行设备，例如 device=0 或 device=cpu
)
# 评估模型性能
metrics = model.val()
# 对图像进行目标检测
results = model("path/to/image.jpg")
results[0].show()
# 将模型导出为 ONNX 格式
path = model.export(format="onnx") # 返回导出模型的路径
预训练模型
提供了在COCO数据集上预训练的检测、分割和姿态估计模型，以及在ImageNet数据集上预训练的分类模型。
集成平台
与Roboflow、ClearML、Comet、Neural Magic等AI平台集成，优化AI工作流程。
参考文档
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YOLOv8 完整文档[4]：完整文档，包括训练、验证、预测和部署的详细信息。 -
Discord[5] -
Reddit[6] -
Forums[7] -
如需企业许可，请访问 Ultralytics Licensing[8]。
注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。
欢迎关注&点赞&在看，感谢你的阅读~
Github地址: https://github.com/ultralytics/ultralytics
[2]
依赖项: https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/pyproject.toml
[3]
PyTorch: https://pytorch.org/get-started/locally/
[4]
YOLOv8 Docs: https://docs.ultralytics.com/
[5]
Discord: https://ultralytics.com/discord
[6]
Reddit: https://reddit.com/r/ultralytics
[7]
Forums: https://community.ultralytics.com
[8]
企业许可: https://www.ultralytics.com/license
原文始发于微信公众号（AIGC创想者）：28.5K+ Star！YOLOv8：一个先进的目标检测和跟踪模型，快速、准确且易于使用
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