江大白 | 深入浅出，YOLOv8算法使用指南

4.1 新的卷积

干部的第一个6x6卷积被3x3卷积替代，主要的构建块发生了变化，C2f替代了C3。该模块在下图中进行了总结，其中“f”是特征数，“e”是扩展率，CBS是由Conv、BatchNorm和SiLU组成的块。

在C2f中，来自Bottleneck（这是两个带有残差连接的3x3卷积的花哨名称）的所有输出都被串联在一起。而在C3中，仅使用了最后一个Bottleneck的输出。

新的YOLOv8 C2f模块

Bottleneck与YOLOv5中的相同，但第一个卷积的核大小从1x1更改为3x3。从这些信息中，我们可以看到YOLOv8开始恢复到2015年定义的ResNet块。

在neck中，特征直接串联而不强制要求相同的通道维度。这减少了参数数量和张量的总体大小。

4.2 结束镶嵌增强

深度学习研究往往侧重于模型架构，但YOLOv5和YOLOv8的训练过程是它们成功的重要组成部分。

YOLOv8在在线训练期间对图像进行增强。在每个时代，模型看到了提供的图像的稍微不同的变化。

其中一种增强称为镶嵌增强。这涉及将四个图像拼接在一起，迫使模型学习在新位置、部分遮挡和不同周围像素的对象。

棋盘照片的马赛克增强

然而，经验表明，如果在整个训练过程中执行此增强，性能会下降。因此，在最后十个训练时代中关闭它是有益的。

这种变化是YOLO建模在YOLOv5存储库和YOLOv8研究中随着时间的推移所受到的慎重关注的典范。

5. YOLOv8准确性改进

YOLOv8的研究主要受到对COCO基准的经验性评估的推动。随着网络和训练例程的每个部分的微调，运行新实验以验证这些变化对COCO建模的影响。

5.1 YOLOv8 COCO准确性

COCO（上下文中的常见对象）是评估目标检测模型的行业标准基准。在COCO上比较模型时，我们看的是mAP值和推理速度的FPS测量。模型应在相似的推理速度下进行比较。

下图显示了使用Ultralytics团队收集并在YOLOv8 README中发布的数据，YOLOv8在COCO上的准确性：

YOLOv8 COCO评测

截至本文写作时，YOLOv8在COCO上的准确性在相似的推理延迟条件下是最先进的。

5.2 RF100准确性

在Roboflow，我们从Roboflow Universe中抽取了100个样本数据集，这是一个拥有超过100,000个数据集的存储库，用于评估模型对新领域的泛化能力。我们的基准由Intel的支持下开发，是为计算机视觉从业者设计的基准，旨在更好地回答问题：“这个模型在我的自定义数据集上表现如何？”

我们在我们的RF100基准上评估了YOLOv8，与YOLOv5和YOLOv7一起，下图显示了每个模型的mAP@.50的箱线图。

我们对每个模型的小版本进行了100个时代的运行，我们使用单个种子运行了一次，因此由于梯度抽签，请以谨慎的态度对待这个结果。

下图的箱线图告诉我们YOLOv8的异常值较少，而在Roboflow 100基准上的mAP总体上更好。

YOLO 相对于 RF100 的 mAP@.50

下面的条形图显示了每个RF100类别的平均mAP@.50。同样，YOLOv8胜过所有先前的模型。

YOLO 相对于 RF100 类别的平均 mAP@.50

与YOLOv5评估相比，YOLOv8模型在每个数据集上产生了类似的结果，或者显著改善了结果。

6. YOLOv8存储库和PIP包

YOLOv8代码存储库旨在成为社区使用和迭代模型的地方。由于我们知道该模型将持续改进，我们可以将初始YOLOv8模型结果作为基线，并期待随着发布新的迷你版本而进行的未来改进。

我们希望的最好结果是研究人员开始在Ultralytics存储库的基础上开发他们的网络。在YOLOv5的分支中一直在进行研究，但如果在一个地方制作模型并最终合并到主线中，将会更好。

6.1 YOLOv8存储库布局

YOLOv8模型使用与YOLOv5类似的代码，其中分类、实例分割和目标检测任务类型的支持采用相同的代码例程。

模型仍然使用相同的YOLOv5 YAML格式初始化，并且数据集格式也保持不变。

6.2 YOLOv8 CLI

Ultralytics软件包配备了一个CLI。这对许多YOLOv5用户来说是熟悉的，因为核心训练、检测和导出交互也是通过CLI完成的。

yolo task=detect mode=val model={HOME}/runs/detect/train/weights/best.pt data={dataset.location}/data.yaml

你可以在task中传递 [detect, classify, segment]，在mode中传递 [train, predict, val, export]，model可以是未初始化的.yaml文件，也可以是先前训练过的.pt文件。

6.3 YOLOv8 Python包

除了可用的CLI工具外，YOLOv8现在还作为一个PIP包进行分发。这使得本地开发稍显困难，但解锁了将YOLOv8融入你的Python代码的所有可能性。

from ultralytics import YOLO# 加载模型model = YOLO("yolov8n.yaml")  # 从头开始构建一个新模型model = YOLO("yolov8n.pt")  # 加载预训练模型（推荐用于训练）# 使用模型results = model.train(data="coco128.yaml", epochs=3)  # 训练模型results = model.val()  # 评估模型在验证集上的性能results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")  # 对图像进行预测success = YOLO("yolov8n.pt").export(format="onnx")  # 将模型导出为ONNX格式

7. YOLOv8注释格式

YOLOv8使用YOLOv5 PyTorch TXT注释格式，这是Darknet注释格式的修改版本。

查看Roboflow Convert工具，了解如何转换数据以在新的YOLOv8模型中使用。
https://roboflow.com/formats/yolov8-pytorch-txt?ref=blog.roboflow.com

8. YOLOv8标注工具

YOLOv8的创建者和维护者Ultralytics已经与Roboflow合作，成为YOLOv8项目中建议的标注和导出工具。使用Roboflow，我们可以为YOLOv8支持的所有任务（目标检测、分类和分割）标注数据，并导出数据以便在YOLOv8 CLI或Python包中使用。

9. 开始使用YOLOv8

要开始将YOLOv8应用于我们自己的用例，请查看我们关于如何在自定义数据集上训练YOLOv8的指南。

中文版，见后续推文。

要了解其他人如何使用YOLOv8，请在Roboflow Universe上浏览其他YOLOv8模型、数据集和灵感。

对于将模型投入生产并使用主动学习策略不断更新模型的从业者，我们添加了一个路径，可以部署YOLOv8模型，将其用于我们的推理引擎，并用于数据集的标签辅助。或者，可以使用Roboflow Inference在设备上部署YOLOv8，这是一个开源推理服务器。

THE END!

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