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Ultralytics YOLOv8 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 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 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环境中安装ultralytics包，此环境还需包含PyTorch>=1.7。这也会安装所有必要的依赖项。
pip install ultralytics
如需使用包括Conda、Docker和Git在内的其他安装方法，请参考快速入门指南。
Usage
CLI
YOLOv8 可以在命令行界面（CLI）中直接使用，只需输入 yolo 命令：
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：
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
在COCO数据集上预训练的YOLOv8 检测，分割和姿态模型可以在这里找到，以及在ImageNet数据集上预训练的YOLOv8 分类模型。所有的检测，分割和姿态模型都支持追踪模式。
所有模型在首次使用时会自动从最新的Ultralytics 发布版本下载。
检测
查看 检测文档 以获取使用这些模型的示例。
| 模型 | 尺寸 (像素) |
mAPval 50-95 |
速度 CPU ONNX (ms) |
速度 A100 TensorRT (ms) |
参数 (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 |
| YOLOv8s | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 11.2 | 28.6 |
| YOLOv8m | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 25.9 | 78.9 |
| YOLOv8l | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 43.7 | 165.2 |
| YOLOv8x | 640 | 53.9 | 479.1 | 3.53 | 68.2 | 257.8 |
- mAPval 值是基于单模型单尺度在 COCO val2017 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 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 以获取使用这些模型的示例。
| 模型 | 尺寸 (像素) |
mAPbox 50-95 |
mAPmask 50-95 |
速度 CPU ONNX (ms) |
速度 A100 TensorRT (ms) |
参数 (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv8n-seg | 640 | 36.7 | 30.5 | 96.1 | 1.21 | 3.4 | 12.6 |
| YOLOv8s-seg | 640 | 44.6 | 36.8 | 155.7 | 1.47 | 11.8 | 42.6 |
| YOLOv8m-seg | 640 | 49.9 | 40.8 | 317.0 | 2.18 | 27.3 | 110.2 |
| YOLOv8l-seg | 640 | 52.3 | 42.6 | 572.4 | 2.79 | 46.0 | 220.5 |
| YOLOv8x-seg | 640 | 53.4 | 43.4 | 712.1 | 4.02 | 71.8 | 344.1 |
- mAPval 值是基于单模型单尺度在 COCO val2017 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 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 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 | 224 | 66.6 | 87.0 | 12.9 | 0.31 | 2.7 | 4.3 |
| YOLOv8s-cls | 224 | 72.3 | 91.1 | 23.4 | 0.35 | 6.4 | 13.5 |
| YOLOv8m-cls | 224 | 76.4 | 93.2 | 85.4 | 0.62 | 17.0 | 42.7 |
| YOLOv8l-cls | 224 | 78.0 | 94.1 | 163.0 | 0.87 | 37.5 | 99.7 |
| YOLOv8x-cls | 224 | 78.4 | 94.3 | 232.0 | 1.01 | 57.4 | 154.8 |
- acc 值是模型在 ImageNet 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 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 以获取使用这些模型的示例。
| 模型 | 尺寸 (像素) |
mAPpose 50-95 |
mAPpose 50 |
速度 CPU ONNX (ms) |
速度 A100 TensorRT (ms) |
参数 (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv8n-pose | 640 | 50.4 | 80.1 | 131.8 | 1.18 | 3.3 | 9.2 |
| YOLOv8s-pose | 640 | 60.0 | 86.2 | 233.2 | 1.42 | 11.6 | 30.2 |
| YOLOv8m-pose | 640 | 65.0 | 88.8 | 456.3 | 2.00 | 26.4 | 81.0 |
| YOLOv8l-pose | 640 | 67.6 | 90.0 | 784.5 | 2.59 | 44.4 | 168.6 |
| YOLOv8x-pose | 640 | 69.2 | 90.2 | 1607.1 | 3.73 | 69.4 | 263.2 |
| YOLOv8x-pose-p6 | 1280 | 71.6 | 91.2 | 4088.7 | 10.04 | 99.1 | 1066.4 |
- mAPval 值是基于单模型单尺度在 COCO Keypoints val2017 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 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
| Roboflow | ClearML ⭐ NEW | Comet ⭐ NEW | Neural Magic ⭐ NEW |
|---|---|---|---|
| 使用 Roboflow 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（开源！）自动跟踪、可视化，甚至远程训练 YOLOv8 | 免费且永久，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 使 YOLOv8 推理速度提高多达 6 倍 |
Ultralytics HUB
体验 Ultralytics HUB ⭐ 带来的无缝 AI，这是一个一体化解决方案，用于数据可视化、YOLOv5 和即将推出的 YOLOv8 🚀 模型训练和部署，无需任何编码。通过我们先进的平台和用户友好的 Ultralytics 应用程序，轻松将图像转化为可操作的见解，并实现您的 AI 愿景。现在就开始您的免费之旅！
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以开始使用，并填写我们的调查问卷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 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，并加入我们的 Discord 社区进行问题和讨论！