2025年3月9日 · YOLOv8 is the latest iteration in the Ultralytics YOLO series, designed to improve real-time object detection performance with advanced features. Unlike earlier versions, YOLOv8 incorporates an anchor-free split Ultralytics head , state-of-the-art backbone and neck architectures, and offers optimized accuracy -speed tradeoff, making it ideal ...

YOLOv8 是Ultralytics YOLO 系列的最新版本，旨在通过先进的功能提高实时物体检测性能。 与早期版本不同的是，YOLOv8 采用了 无锚点的分体式Ultralytics 头部 、最先进的 骨干 和颈部架构，并优化了 精度与速度之间 的权衡，是各种应用的理想之选。

YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。 考虑到 YOLOv8 的优异性能，MMYOLO 也在第一时间组织了复现，由于时间仓促，目前 MMYOLO 的 Dev 分支已经支持了 YOLOv8 的模型推理以及通过 projects/easydepoly 支持部署，我们将尽快发布可训练版本，敬请期待！ 官方开源地址： MMYOLO 开源地址： 按照官方描述，YOLOv8 …

2023年12月26日 · YOLO（You Only Look Once）系列是深度学习领域中一种高效、实时的目标检测算法，而YOLOv8作为其最新版本，旨在进一步提升检测速度和精度。本压缩包"YOLOv8目标检测源码.rar"包含YOLOv8算法的实现代码，这将为开发者...

Ultralytics YOLO11 is a cutting-edge, state-of-the-art (SOTA) model that builds upon the success of previous YOLO versions and introduces new features and improvements to further boost performance and flexibility.

2023年12月26日 · 该博客全面介绍了使用Ultralytics YOLOv8-seg系列模型进行对象检测和分割任务的方法。 涵盖搭建环境、不同版本模型性能对比、训练、验证和预测等流程，还说明了训练用数据集与.yaml配置方法，以及如何解读模型输出文件和参数。 如果不知道如何搭建的小伙伴可以参考这个博文： 超级详细的！ 多种方式YOLOV8安装及测试. 操作系统：win10 x64. 编程语言：python3.9. 开发环境： Anaconda. 示例项目下载地址： yolov8-seg模型源码，实例分割，带 …

YOLOv8 is a computer vision model architecture developed by Ultralytics, the creators of YOLOv5. You can deploy YOLOv8 models on a wide range of devices, including NVIDIA Jetson, NVIDIA GPUs, and macOS systems with Roboflow Inference, an open source Python package for running vision models.

YOLOv8 released in 2023 by Ultralytics. YOLOv8 introduced new features and improvements for enhanced performance, flexibility, and efficiency, supporting a full range of vision AI tasks,

2024年12月19日 · YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个深度学习框架，用于实现实时对象检测。 它是 YOLO 系列的最新迭代，旨在提供更高的准确性 和 速度。 YOLOv 8 继承了前代模型的优点，并在此基础上进行了多项改进，包括更复杂的网络架构、更优化的训练流程 和 更 …

YOLOv8是基于YOLO系列的最新迭代，它继承了前代的优点并进行了优化，包括但不限于Anchor-Free机制、DFL（分布焦点损失）、TAL（任务对齐损失）等。你可以从官方文档获取更多关于YOLOv8的信息。 1.2 环境搭建. 确保安装了必要的依赖库：