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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 的文档了解详情，如需支持、提问或讨论，请在 GitHub 上提出问题，成为 Ultralytics Discord、Reddit 和 论坛 的一员！
如需申请企业许可，请在 Ultralytics Licensing 处填写表格
以下是提供的内容的中文翻译：
请参阅下面的快速安装和使用示例，以及 YOLOv8 文档 上有关训练、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>=1.8。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
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。
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="coco8.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 格式查看 YOLOv8 Python 文档以获取更多示例。
Ultralytics 提供了 YOLOv8 的交互式笔记本，涵盖训练、验证、跟踪等内容。每个笔记本都配有 YouTube 教程，使学习和实现高级 YOLOv8 功能变得简单。
| 文档 | 笔记本 | YouTube |
|---|---|---|
| YOLOv8 训练、验证、预测和导出模式 | |
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| Ultralytics HUB 快速开始 | |
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| YOLOv8 视频中的多对象跟踪 | |
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| YOLOv8 视频中的对象计数 | |
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| YOLOv8 视频中的热图 | |
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| Ultralytics 数据集浏览器，集成 SQL 和 OpenAI 🚀 New | |
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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 (COCO)
查看检测文档以获取这些在COCO上训练的模型的使用示例，其中包括80个预训练类别。
| 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=coco.yaml batch=1 device=0|cpu复现
检测（Open Image V7）
查看检测文档以获取这些在Open Image V7上训练的模型的使用示例，其中包括600个预训练类别。
| 模型 | 尺寸 (像素) |
mAP验证 50-95 |
速度 CPU ONNX (毫秒) |
速度 A100 TensorRT (毫秒) |
参数 (M) |
浮点运算 (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv8n | 640 | 18.4 | 142.4 | 1.21 | 3.5 | 10.5 |
| YOLOv8s | 640 | 27.7 | 183.1 | 1.40 | 11.4 | 29.7 |
| YOLOv8m | 640 | 33.6 | 408.5 | 2.26 | 26.2 | 80.6 |
| YOLOv8l | 640 | 34.9 | 596.9 | 2.43 | 44.1 | 167.4 |
| YOLOv8x | 640 | 36.3 | 860.6 | 3.56 | 68.7 | 260.6 |
- mAP验证 值适用于在Open Image V7数据集上的单模型单尺度。
通过yolo val detect data=open-images-v7.yaml device=0以复现。 - 速度 在使用Amazon EC2 P4d实例对Open Image V7验证图像进行平均测算。
通过yolo val detect data=open-images-v7.yaml batch=1 device=0|cpu以复现。
分割 (COCO)
查看分割文档以获取这些在COCO-Seg上训练的模型的使用示例，其中包括80个预训练类别。
| 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-seg.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=coco-seg.yaml batch=1 device=0|cpu复现
姿态 (COCO)
查看姿态文档以获取这些在COCO-Pose上训练的模型的使用示例，其中包括1个预训练类别，即人。
| 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=coco-pose.yaml batch=1 device=0|cpu复现
旋转检测 (DOTAv1)
查看旋转检测文档以获取这些在DOTAv1上训练的模型的使用示例，其中包括15个预训练类别。
| 模型 | 尺寸 (像素) |
mAPtest 50 |
速度 CPU ONNX (ms) |
速度 A100 TensorRT (ms) |
参数 (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv8n-obb | 1024 | 78.0 | 204.77 | 3.57 | 3.1 | 23.3 |
| YOLOv8s-obb | 1024 | 79.5 | 424.88 | 4.07 | 11.4 | 76.3 |
| YOLOv8m-obb | 1024 | 80.5 | 763.48 | 7.61 | 26.4 | 208.6 |
| YOLOv8l-obb | 1024 | 80.7 | 1278.42 | 11.83 | 44.5 | 433.8 |
| YOLOv8x-obb | 1024 | 81.36 | 1759.10 | 13.23 | 69.5 | 676.7 |
- mAPval 值是基于单模型多尺度在 DOTAv1 数据集上的结果。
通过yolo val obb data=DOTAv1.yaml device=0 split=test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 obb data=DOTAv1.yaml batch=1 device=0|cpu复现
分类 (ImageNet)
查看分类文档以获取这些在ImageNet上训练的模型的使用示例，其中包括1000个预训练类别。
| 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 | 69.0 | 88.3 | 12.9 | 0.31 | 2.7 | 4.3 |
| YOLOv8s-cls | 224 | 73.8 | 91.7 | 23.4 | 0.35 | 6.4 | 13.5 |
| YOLOv8m-cls | 224 | 76.8 | 93.5 | 85.4 | 0.62 | 17.0 | 42.7 |
| YOLOv8l-cls | 224 | 78.3 | 94.2 | 163.0 | 0.87 | 37.5 | 99.7 |
| YOLOv8x-cls | 224 | 79.0 | 94.6 | 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
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