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Ultralytics CI YOLOv8 Citation Docker Pulls
Run on Gradient Open In Colab Open In Kaggle

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

在一个 Python>=3.7 环境中，使用 PyTorch>=1.7，通过 pip 安装 ultralytics 软件包以及所有依赖项。

pip install ultralytics
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 会自动从最新的 Ultralytics 发布版本中下载。查看 YOLOv8 Python 文档以获取更多示例。

模型

所有的 YOLOv8 预训练模型都可以在此找到。检测、分割和姿态模型在 COCO 数据集上进行预训练，而分类模型在 ImageNet 数据集上进行预训练。

在首次使用时，模型 会自动从最新的 Ultralytics 发布版本中下载。

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




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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

YOLOv8 提供两种不同的许可证：

  • AGPL-3.0 许可证：详细信息请参阅 LICENSE 文件。
  • 企业许可证：为商业产品开发提供更大的灵活性，无需遵循 AGPL-3.0 的开源要求。典型的用例是将 Ultralytics 软件和 AI 模型嵌入商业产品和应用中。在 Ultralytics 授权 处申请企业许可证。

联系方式

对于 YOLOv8 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！