一文了解YOLOv8（附带各种任务详细说明链接）：计算机视觉领域的新星

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引言与目录导航

        1. 超级详细的YOLOv8安装与测试指南：让计算机视觉任务变得简单 

        2. 超详细的YOLOv8项目组成解析：一站式指南了解其架构与组件 

        3. 超详细深入理解YOLOv8配置参数：了解多种任务计算机视觉模型训练 

        4. 超详细YOLOv8图像分类全程概述：环境、训练、验证与预测详解

        5. 超详细YOLOv8目标检测全程概述：环境、训练、验证与预测详解

        6. 超详细YOLOv8实例分割全程概述：环境、训练、验证与预测详解 

        7. 超详细YOLOv8姿态检测全程概述：环境、训练、验证与预测详解

        8. 超详细YOLOv8训练参数、说明详解

        9. 超详细YOLOv8验证参数、说明详解 

        10. 超详细YOLOv8预测参数、说明详解 

        11. 超详细概述YOLOV8实现目标追踪任务全解析 

        12. 深入理解 YOLOv8：解析.yaml 配置文件目标检测、实例分割、图像分类、姿态检测

附1：目标检测实例分割数据集转换：从XML和JSON到YOLOv8(txt) 

提示

前言

YOLO简史

YOLO不同版本性能对比

左图：模型大小与性能

右图：速度（延迟）与性能

总结

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主页 - Ultralytics YOLOv8 文档探索Ultralytics YOLOv8的完整指南，这是一个高速、高精度的目标检测和图像分割模型。包括安装、预测、训练教程等。https://docs.ultralytics.com/zh/

        欢迎来到我们的技术博客，这里是探索深度学习奥秘的乐园！今天，我们要聊的是——YOLOv8，这不仅仅是一个目标检测算法，它简直就是目标检测界的“瑞士军刀”！想象一下，你走在街上，一眼就能识别出每一辆路过的车型、每个路人的服饰，甚至是天空中飞过的每只鸟。听起来像是超能力？不，这正是YOLOv8的日常！从YOLOv1的“初出茅庐”到YOLOv8的“身经百战”，我们见证了一个算法的成长历程。现在，它不仅速度飞快，还变得精准无比。

        但我是个初学者啊！”别担心，虽然我们的博客内容详尽，但我们绝不是那种只讲大道理不谈实操的“高冷”类型。我们会用浅显易懂，甚至是带点幽默的方式，带你领略YOLOv8的魅力。当然，如果你对“1+1=2”还有疑问，那可能就需要先补补课了。

        在这个系列里，我们不会过多讨论YOLOv8的核心原理，只会一步步教你如何训练模型、如何将其应用到实际场景中，甚至还会教你如何将它部署到不同的平台上。以及量化、推理部署等。但是相关的理论以及参考文献我会专门单独的列出一章给大伙分享。我们的目标是：不论你是刚入门的新手，还是想要提升技能的老手，都能从这个系列中获得所需。（另外如果还是会遇到问题的可以喊我，不过是有偿技术支持服务，毕竟小编也得赚钱养家。）

        1. 超级详细的YOLOv8安装与测试指南：让计算机视觉任务变得简单 

        2. 超详细的YOLOv8项目组成解析：一站式指南了解其架构与组件 

        3. 超详细深入理解YOLOv8配置参数：了解多种任务计算机视觉模型训练 

        4. 超详细YOLOv8图像分类全程概述：环境、训练、验证与预测详解

        5. 超详细YOLOv8目标检测全程概述：环境、训练、验证与预测详解

        6. 超详细YOLOv8实例分割全程概述：环境、训练、验证与预测详解 

        7. 超详细YOLOv8姿态检测全程概述：环境、训练、验证与预测详解

        8. 超详细YOLOv8训练参数、说明详解

        9. 超详细YOLOv8验证参数、说明详解 

        10. 超详细YOLOv8预测参数、说明详解 

        11. 超详细概述YOLOV8实现目标追踪任务全解析 

        12. 深入理解 YOLOv8：解析.yaml 配置文件目标检测、实例分割、图像分类、姿态检测

附1：目标检测实例分割数据集转换：从XML和JSON到YOLOv8(txt)

提示

        大家好，本专栏后续尽可能的给大家简单的对YOLOV8相关技术进行摘要，小编会尽可能的把文档整理清晰方便大家浏览，同时函数、安装、使用等等相关的概述都是基于官方文档直接进行摘要。当前本文概述基本都是基于windows环境下进行演示（linux部署流程基本都一样，就是系统环境有所区别）。希望能得到大家的认可。

前言

        在快速发展的计算机视觉领域，目标检测技术一直是研究和应用的热点。它在许多实际场景中扮演着至关重要的角色，从智能监控系统到自动驾驶汽车，再到医疗影像分析。在众多目标检测模型中，YOLO（You Only Look Once）系列因其出色的速度和准确率而备受关注。

        而最新的YOLOv8，不仅在性能上超越了其前代版本，还引入了一系列创新技术，为整个领域带来了新的突破。 YOLOv8继承了YOLO系列的快速、准确的特点，同时引入了更高效的架构和算法优化。这些改进不仅提高了检测速度，还进一步提升了模型在各种复杂环境下的准确性和鲁棒性。对于从事计算机视觉研究和开发的专业人士来说，YOLOv8的出现无疑是一个值得关注的里程碑。

YOLO简史

        YOLO (You Only Look Once)，由华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi开发的流行目标检测和图像分割模型，于2015年推出，由于其高速和准确性而迅速流行。

• YOLOv2 在2016年发布，通过引入批量归一化、锚框和维度聚类来改进了原始模型。
• YOLOv3 在2018年推出，进一步增强了模型的性能，使用了更高效的主干网络、多个锚点和空间金字塔池化。
• YOLOv4 在2020年发布，引入了Mosaic数据增强、新的无锚检测头和新的损失函数等创新功能。
• YOLOv5 进一步改进了模型的性能，并增加了新功能，如超参数优化、集成实验跟踪和自动导出到常用的导出格式。
• YOLOv6 在2022年由美团开源，现在正在该公司的许多自动送货机器人中使用。
• YOLOv7 在COCO关键点数据集上添加了额外的任务，如姿态估计。
• YOLOv8 是Ultralytics的YOLO的最新版本。作为一种前沿、最先进(SOTA)的模型，YOLOv8在之前版本的成功基础上引入了新功能和改进，以提高性能、灵活性和效率。YOLOv8支持全范围的视觉AI任务，包括检测, 分割, 姿态估计, 跟踪, 和分类。这种多功能性使用户能够利用YOLOv8的功能应对多种应用和领域的需求。

YOLO不同版本性能对比

左图：模型大小与性能

• 横轴（Parameters (M)）：表示模型的参数数量，以百万（M）为单位。参数数量越多，通常表示模型结构越复杂，计算需求越高。
• 纵轴（COCO [email protected]:.95）：表示在COCO数据集上使用mAP（从IoU=0.5到IoU=0.95的平均值）评价指标所得的结果。这是一个衡量模型准确度的标准，值越高表示准确度越好。
• 图中曲线：展示了不同大小的模型（s、m、x分别代表小、中、大版本）在准确度上的表现。
• YOLOv8：在不同大小的版本中均显示出较高的mAP值，说明它在准确性方面表现优秀。
• YOLOv7、YOLOv6.2.0、YOLOv5-7.0：其他版本的YOLO也展示了性能，可以看到随着模型大小的增加，它们的mAP也提高了。
• 观察：总体来看，随着模型参数的增加，mAP得分也趋于提高。YOLOv8的表现在所有大小的模型中都是最好的。

右图：速度（延迟）与性能

• 横轴（Latency A100 TensorRT FP16 (ms/img)）：表示在NVIDIA A100 GPU上使用TensorRT并以半精度（FP16）计算时，模型处理单张图片所需的时间（以毫秒为单位）。延迟越低表示模型处理速度越快。
• 纵轴：与左图相同，也是COCO [email protected]:.95。
• 图中曲线：展示了不同版本的YOLO模型在处理速度和准确度上的表现。
• 观察：可以看到，随着延迟的减少（模型速度的提升），mAP得分略有下降。这表明存在速度与准确性之间的权衡。同样，YOLOv8在各个延迟级别上显示出很好的性能，特别是在速度较快时。

模型结构解释

         这张图是 YOLOv8（You Only Look Once version 8）目标检测模型的结构图。它展示了模型的三个主要部分：Backbone（主干网络）、Neck（颈部网络）和 Head（头部网络），以及它们的子模块和连接方式。

Backbone（主干网络）

        主干网络是模型的基础，负责从输入图像中提取特征。这些特征是后续网络层进行目标检测的基础。在YOLOv8中，主干网络可能采用了类似于CSPDarknet的结构，该结构的特点是： 

• 高效的特征提取：通过深度卷积网络提取图像的深层次特征。
• Cross Stage Partial networks：通过在网络中的某些阶段应用部分连接来减少参数和计算量，增强模型的学习能力和泛化性。
• 多尺度特征提取：通过多个阶段（Stage Layer）逐渐缩小特征图的尺寸，使网络能够捕捉到不同层次的抽象特征。
• CSPDarknet：图中使用的是YOLOv8的主干网络，采用CSP（Cross Stage Partial networks）结构，这有助于减少计算量和提高训练速度。
• Stem Layer：最初的层，用于提取初步特征。
• Stage Layer 1 - 4：不同的阶段包含若干ConvModule和CSP层，用于不断提取和合成特征。

Neck（颈部网络）

        颈部网络位于主干网络和头部网络之间，它的作用是进行特征融合和增强。YOLOv8中的颈部网络可能包含以下特点： 

• Spatial Pyramid Pooling-Fast (SPPF)：通过在多个尺度上聚合特征来保留不同尺度的上下文信息，这有助于检测不同大小的物体。
• Path Aggregation Network (PAN)：用于增强特征的信息流动，通过自底向上和自顶向下的路径融合不同层级的特征，这样可以提高小物体的检测性能。
• SPPF (Spatial Pyramid Pooling-Fast)：它在不同尺度上池化特征，使网络能够捕捉到不同大小的上下文信息。
• PAN (Path Aggregation Network)：用于特征金字塔，合并不同层次的特征图。

Head（头部网络）

        头部网络是目标检测模型的决策部分，负责产生最终的检测结果。YOLOv8的头部网络可能具有以下特性： 

• Decoupled Head：将边界框的预测和类别的预测分离，这样可以独立优化每个任务，提高模型的整体性能。
• 专门的检测层：针对不同的任务（如边界框定位和类别分类）使用特定的层，这样每个任务都可以使用最适合其特点的网络结构和参数。
• YOLOv8HeadModule：最后的检测头，负责预测边界框、目标类别和对象分数。
• Decoupled Head：将边界框预测（Bbox）和类别预测（Cls）分开处理，有助于提高模型的性能。

好处和作用

• 模块化设计：将模型分成不同的部分允许针对每个部分进行优化，并简化了模型的调试和改进过程。
• 特征融合：通过颈部网络融合不同层级的特征，模型能够同时理解图像的细节和大局，增强了对复杂场景的理解。
• 专业化：头部网络的分离让模型能够更加精确地处理不同的任务，例如精确的边界框定位和准确的类别预测。
• 性能和效率：CSP结构和SPPF等技术的应用旨在提高模型的运行速度和准确度，使其适用于需要实时检测的应用场景。

其他细节

• ConvModule：包含卷积层、BN（批量归一化）和激活函数（如SiLU），用于提取特征。
• DarknetBottleneck：通过residual connections增加网络深度，同时保持效率。
• CSP Layer：CSP结构的变体，通过部分连接来提高模型的训练效率。
• Concat：特征图拼接，用于合并不同层的特征。
• Upsample：上采样操作，增加特征图的空间分辨率。

 IoU (交并比)：

         IoU是评估目标检测模型性能中一个非常重要的指标。它衡量的是预测边界框和真实边界框之间的重叠程度。IoU的计算方式如下：

          

        其中，Area of Overlap是预测边界框和真实边界框重叠的区域面积，Area of Union是两个边界框覆盖的总面积。

• 优点：IoU提供了一个明确的指标来衡量位置预测的准确性。
• 作用：它被广泛用于训练阶段来优化模型（作为损失函数的一部分），以及评估阶段来比较不同模型或同一模型在不同参数下的性能。

 Bbox Loss：

        Bbox Loss用于计算预测边界框和真实边界框之间的差异。均方误差（MSE）是一个常用的损失函数，其计算公式如下：

         其中， 是真实边界框的坐标，而  是预测边界框的坐标。该损失计算预测与实际坐标之间的差异的平方和。

• 优点：MSE是一个很好的损失函数，因为它在较大误差时赋予更高的惩罚，这有助于模型快速修正大的预测错误。
• 作用：作为优化目标，引导模型在训练过程中减少预测框和真实框之间的差距。

 Cls Loss(分类损失)

         Cls Loss用于衡量模型预测的类别分布与真实标签之间的差异。交叉熵损失函数是分类任务中常用的一种损失函数，其公式为：

         这里， 是一个指示器，如果样本o属于类别c，则为1，反之为0。而是模型预测样本o属于类别c的概率。

• 优点：交叉熵损失对于错误预测给出了很大的惩罚，尤其是在预测的概率和实际标签相差很大时。
• 作用：帮助模型在多分类问题中优化其预测，使预测概率分布尽可能接近真实的标签分布。

         每一个损失函数都专注于模型的一个特定方面，确保模型能够从多个维度进行学习和优化。在训练时，这些损失通常被组合起来形成一个综合的优化目标，以便模型能够同时提高其在定位和分类任务上的性能。

YOLOv8模型在COCO数据集上的性能

         在计算机视觉领域，COCO（Common Objects in Context，即上下文中的常见对象）数据集被视为评估目标检测模型性能的基准。YOLOv8架构在各种配置下展示了其性能，如下所总结：

模型配置和结果

Backbone	Arch	size	Mask Refine	SyncBN	AMP	Mem (GB)	box AP	TTA box AP	Config	Download
YOLOv8-n	P5	640	No	Yes	Yes	2.8	37.2		config	model | log
YOLOv8-n	P5	640	Yes	Yes	Yes	2.5	37.4 (+0.2)	39.9	config	model | log
YOLOv8-s	P5	640	No	Yes	Yes	4.0	44.2		config	model | log
YOLOv8-s	P5	640	Yes	Yes	Yes	4.0	45.1 (+0.9)	46.8	config	model | log
YOLOv8-m	P5	640	No	Yes	Yes	7.2	49.8		config	model | log
YOLOv8-m	P5	640	Yes	Yes	Yes	7.0	50.6 (+0.8)	52.3	config	model | log
YOLOv8-l	P5	640	No	Yes	Yes	9.8	52.1		config	model | log
YOLOv8-l	P5	640	Yes	Yes	Yes	9.1	53.0 (+0.9)	54.4	config	model | log
YOLOv8-x	P5	640	No	Yes	Yes	12.2	52.7		config	model | log
YOLOv8-x	P5	640	Yes	Yes	Yes	12.4	54.0 (+1.3)	55.0	config	model | log

训练设置

        官方使用了8张A100 GPU进行YOLOv8模型的训练，每个GPU处理的批量大小为16。这一设置与官方代码中的配置不同，但我们发现它并不影响模型的性能。

性能波动

        模型性能存在不稳定性，平均精度（mAP）可能会有大约0.3的波动。在COCO数据集上进行训练的YOLOv8模型中，最高性能权重可能不会出现在最后一个训练周期（epoch）。这里展示的性能是我们所观察到的最佳模型性能。

权重转换支持

        官方提供了脚本将官方的权重文件转换为MMYOLO格式，以便于使用和集成。

技术细节

• 同步BN（SyncBN）：表示在训练中官方使用了同步批量归一化技术，这在多GPU训练中特别重要，以确保每个GPU上的BN层可以同步更新。
• 混合精度训练（AMP）：表明我们采用了混合精度训练，这可以加速训练过程并减少内存消耗。
• 掩码细化（Mask Refine）：这是一种训练技术，指的是在加载标注数据和进行YOLOv5RandomAffine变换之后，通过掩码来细化边界框（bbox）。在大（L）和超大（X）模型中，我们还使用了复制粘贴（Copy Paste）技术。

测试时增强（TTA）

        测试时增强（TTA）是在测试阶段应用的一种技术，旨在通过图像变换来提高模型的性能。具体来说，我们对图像进行了3次多尺度变换，然后是2次翻转变换（一次翻转和一次不翻转）。在测试时，只需指定--tta参数即可启用这一功能。更多细节可以查看TTA相关文档。

总结

        这两个图表明，YOLOv8在不同尺寸和速度设定下，都能提供出色的准确度，即使在更快的设置下也能保持较高的mAP值。这反映了YOLOv8在设计时的优化，使其在速度和准确度之间取得了良好的平衡。如果有哪里写的不够清晰，小伙伴本可以给评论或者留言，我这边会尽快的优化博文内容，另外如有需要，我这边可支持技术答疑与支持。