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[Ultralytics](https://ultralytics.com) [YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralytics) 是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前 YOLO 版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。我们希望这里的资源能帮助您充分利用 YOLOv8。请浏览 YOLOv8 文档了解详细信息，在 GitHub 上提交问题以获得支持，并加入我们的 Discord 社区进行问题和讨论！如需申请企业许可，请在 [Ultralytics Licensing](https://ultralytics.com/license) 处填写表格

文档

请参阅下面的快速安装和使用示例，以及 [YOLOv8 文档](https://docs.ultralytics.com) 上有关培训、验证、预测和部署的完整文档。

安装

使用Pip在一个[**Python>=3.8**](https://www.python.org/)环境中安装`ultralytics`包，此环境还需包含[**PyTorch>=1.8**](https://pytorch.org/get-started/locally/)。这也会安装所有必要的[依赖项](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/requirements.txt)。 [![PyPI version](https://badge.fury.io/py/ultralytics.svg)](https://badge.fury.io/py/ultralytics) [![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/ultralytics)](https://pepy.tech/project/ultralytics) ```bash pip install ultralytics ``` 如需使用包括[Conda](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics)、[Docker](https://hub.docker.com/r/ultralytics/ultralytics)和Git在内的其他安装方法，请参考[快速入门指南](https://docs.ultralytics.com/quickstart)。

Usage

#### CLI YOLOv8 可以在命令行界面（CLI）中直接使用，只需输入 `yolo` 命令： ```bash yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' ``` `yolo` 可用于各种任务和模式，并接受其他参数，例如 `imgsz=640`。查看 YOLOv8 [CLI 文档](https://docs.ultralytics.com/usage/cli)以获取示例。 #### Python YOLOv8 也可以在 Python 环境中直接使用，并接受与上述 CLI 示例中相同的[参数](https://docs.ultralytics.com/usage/cfg/)： ```python from ultralytics import YOLO # 加载模型 model = YOLO("yolov8n.yaml") # 从头开始构建新模型 model = YOLO("yolov8n.pt") # 加载预训练模型（建议用于训练） # 使用模型 model.train(data="coco128.yaml", epochs=3) # 训练模型 metrics = model.val() # 在验证集上评估模型性能 results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg") # 对图像进行预测 success = model.export(format="onnx") # 将模型导出为 ONNX 格式 ``` [模型](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models) 会自动从最新的 Ultralytics [发布版本](https://github.com/ultralytics/assets/releases)中下载。查看 YOLOv8 [Python 文档](https://docs.ultralytics.com/usage/python)以获取更多示例。

模型

在[COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco)数据集上预训练的YOLOv8 [检测](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect)，[分割](https://docs.ultralytics.com/tasks/segment)和[姿态](https://docs.ultralytics.com/tasks/pose)模型可以在这里找到，以及在[ImageNet](https://docs.ultralytics.com/datasets/classify/imagenet)数据集上预训练的YOLOv8 [分类](https://docs.ultralytics.com/tasks/classify)模型。所有的检测，分割和姿态模型都支持[追踪](https://docs.ultralytics.com/modes/track)模式。

所有[模型](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models)在首次使用时会自动从最新的Ultralytics [发布版本](https://github.com/ultralytics/assets/releases)下载。

检测

查看 [检测文档](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/) 以获取使用这些模型的示例。 | 模型 | 尺寸
^{(像素) | mAP^{val
50-95 | 速度
^{CPU ONNX
(ms) | 速度
^{A100 TensorRT
(ms) | 参数
^{(M) | FLOPs
^{(B) |
| ------------------------------------------------------------------------------------ | --------------- | -------------------- | --------------------------- | -------------------------------- | -------------- | ----------------- |
| [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt) | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 |
| [YOLOv8s](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s.pt) | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 11.2 | 28.6 |
| [YOLOv8m](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m.pt) | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 25.9 | 78.9 |
| [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l.pt) | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 43.7 | 165.2 |
| [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x.pt) | 640 | 53.9 | 479.1 | 3.53 | 68.2 | 257.8 |

- **mAP^val** 值是基于单模型单尺度在 [COCO val2017](http://cocodataset.org) 数据集上的结果。

通过 `yolo val detect data=coco.yaml device=0` 复现
- **速度** 是使用 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 实例对 COCO val 图像进行平均计算的。

通过 `yolo val detect data=coco128.yaml batch=1 device=0|cpu` 复现}}}}}}

分割

查看 [分割文档](https://docs.ultralytics.com/tasks/segment/) 以获取使用这些模型的示例。 | 模型 | 尺寸
^{(像素) | mAP^{box
50-95 | mAP^{mask
50-95 | 速度
^{CPU ONNX
(ms) | 速度
^{A100 TensorRT
(ms) | 参数
^{(M) | FLOPs
^{(B) |
| -------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------- | -------------------- | --------------------- | --------------------------- | -------------------------------- | -------------- | ----------------- |
| [YOLOv8n-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-seg.pt) | 640 | 36.7 | 30.5 | 96.1 | 1.21 | 3.4 | 12.6 |
| [YOLOv8s-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-seg.pt) | 640 | 44.6 | 36.8 | 155.7 | 1.47 | 11.8 | 42.6 |
| [YOLOv8m-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-seg.pt) | 640 | 49.9 | 40.8 | 317.0 | 2.18 | 27.3 | 110.2 |
| [YOLOv8l-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-seg.pt) | 640 | 52.3 | 42.6 | 572.4 | 2.79 | 46.0 | 220.5 |
| [YOLOv8x-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-seg.pt) | 640 | 53.4 | 43.4 | 712.1 | 4.02 | 71.8 | 344.1 |

- **mAP^val** 值是基于单模型单尺度在 [COCO val2017](http://cocodataset.org) 数据集上的结果。

通过 `yolo val segment data=coco.yaml device=0` 复现
- **速度** 是使用 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 实例对 COCO val 图像进行平均计算的。

通过 `yolo val segment data=coco128-seg.yaml batch=1 device=0|cpu` 复现}}}}}}}

分类

查看 [分类文档](https://docs.ultralytics.com/tasks/classify/) 以获取使用这些模型的示例。 | 模型 | 尺寸
^{(像素) | acc
^{top1 | acc
^{top5 | 速度
^{CPU ONNX
(ms) | 速度
^{A100 TensorRT
(ms) | 参数
^{(M) | FLOPs
^{(B) at 640 |
| -------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------- | ---------------- | ---------------- | --------------------------- | -------------------------------- | -------------- | ------------------------ |
| [YOLOv8n-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-cls.pt) | 224 | 66.6 | 87.0 | 12.9 | 0.31 | 2.7 | 4.3 |
| [YOLOv8s-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-cls.pt) | 224 | 72.3 | 91.1 | 23.4 | 0.35 | 6.4 | 13.5 |
| [YOLOv8m-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-cls.pt) | 224 | 76.4 | 93.2 | 85.4 | 0.62 | 17.0 | 42.7 |
| [YOLOv8l-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-cls.pt) | 224 | 78.0 | 94.1 | 163.0 | 0.87 | 37.5 | 99.7 |
| [YOLOv8x-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-cls.pt) | 224 | 78.4 | 94.3 | 232.0 | 1.01 | 57.4 | 154.8 |

- **acc** 值是模型在 [ImageNet](https://www.image-net.org/) 数据集验证集上的准确率。

通过 `yolo val classify data=path/to/ImageNet device=0` 复现
- **速度** 是使用 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 实例对 ImageNet val 图像进行平均计算的。

通过 `yolo val classify data=path/to/ImageNet batch=1 device=0|cpu` 复现}}}}}}}

姿态

查看 [姿态文档](https://docs.ultralytics.com/tasks/) 以获取使用这些模型的示例。 | 模型 | 尺寸
^{(像素) | mAP^{pose
50-95 | mAP^{pose
50 | 速度
^{CPU ONNX
(ms) | 速度
^{A100 TensorRT
(ms) | 参数
^{(M) | FLOPs
^{(B) |
| ---------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------- | --------------------- | ------------------ | --------------------------- | -------------------------------- | -------------- | ----------------- |
| [YOLOv8n-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-pose.pt) | 640 | 50.4 | 80.1 | 131.8 | 1.18 | 3.3 | 9.2 |
| [YOLOv8s-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-pose.pt) | 640 | 60.0 | 86.2 | 233.2 | 1.42 | 11.6 | 30.2 |
| [YOLOv8m-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-pose.pt) | 640 | 65.0 | 88.8 | 456.3 | 2.00 | 26.4 | 81.0 |
| [YOLOv8l-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-pose.pt) | 640 | 67.6 | 90.0 | 784.5 | 2.59 | 44.4 | 168.6 |
| [YOLOv8x-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-pose.pt) | 640 | 69.2 | 90.2 | 1607.1 | 3.73 | 69.4 | 263.2 |
| [YOLOv8x-pose-p6](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-pose-p6.pt) | 1280 | 71.6 | 91.2 | 4088.7 | 10.04 | 99.1 | 1066.4 |

- **mAP^val** 值是基于单模型单尺度在 [COCO Keypoints val2017](http://cocodataset.org) 数据集上的结果。

通过 `yolo val pose data=coco-pose.yaml device=0` 复现
- **速度** 是使用 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 实例对 COCO val 图像进行平均计算的。

通过 `yolo val pose data=coco8-pose.yaml batch=1 device=0|cpu` 复现}}}}}}}

集成

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| Roboflow | ClearML ⭐ NEW | Comet ⭐ NEW | Neural Magic ⭐ NEW | | :--------------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------: | | 使用 [Roboflow](https://roboflow.com/?ref=ultralytics) 将您的自定义数据集直接标记并导出至 YOLOv8 进行训练 | 使用 [ClearML](https://cutt.ly/yolov5-readme-clearml)（开源！）自动跟踪、可视化，甚至远程训练 YOLOv8 | 免费且永久，[Comet](https://bit.ly/yolov8-readme-comet) 让您保存 YOLOv8 模型、恢复训练，并以交互式方式查看和调试预测 | 使用 [Neural Magic DeepSparse](https://bit.ly/yolov5-neuralmagic) 使 YOLOv8 推理速度提高多达 6 倍 | ##

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贡献

我们喜欢您的参与！没有社区的帮助，YOLOv5 和 YOLOv8 将无法实现。请参阅我们的[贡献指南](https://docs.ultralytics.com/help/contributing)以开始使用，并填写我们的[调查问卷](https://ultralytics.com/survey?utm_source=github&utm_medium=social&utm_campaign=Survey)向我们提供您的使用体验反馈。感谢所有贡献者的支持！🙏

许可证

Ultralytics 提供两种许可证选项以适应各种使用场景： - **AGPL-3.0 许可证**：这个[OSI 批准](https://opensource.org/licenses/)的开源许可证非常适合学生和爱好者，可以推动开放的协作和知识分享。请查看[LICENSE](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/LICENSE) 文件以了解更多细节。 - **企业许可证**：专为商业用途设计，该许可证允许将 Ultralytics 的软件和 AI 模型无缝集成到商业产品和服务中，从而绕过 AGPL-3.0 的开源要求。如果您的场景涉及将我们的解决方案嵌入到商业产品中，请通过 [Ultralytics Licensing](https://ultralytics.com/license)与我们联系。 ##

联系方式

对于 Ultralytics 的错误报告和功能请求，请访问 [GitHub Issues](https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues)，并加入我们的 [Discord](https://ultralytics.com/discord) 社区进行问题和讨论！