YOLOv8核心原理深度解析

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。
在这里插入图片描述
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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。

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