5、YOLOv8教程--- YOLOv8网络架构和设计

YOLOv8的详细架构信息尚未正式发布,但据称其设计将有所改进,以避免YOLOv5的问题。目前,只能通过网上和GitHub找到部分信息。RangeKing在GitHub上提供的布局展示了YOLOv8的视觉结构,与前代有显著区别。

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实际发布的论文尚未发布,但YOLOv8的创作者承诺将很快发布(以避免YOLOv5周围的争议)。

因此,我们目前没有关于创建过程中使用的方法的详细概述,也无法访问团队进行的消融研究。一旦发布,我们将发布更新版本。

幸运的是,我们可以在网上和GitHub存储库中找到大量信息。

YOLOv8的布局
我们不会过多详细介绍YOLOv8的架构,但我们将介绍与之前版本的一些主要区别。

下面的布局由GitHub上的RangeKing制作,是可视化架构的一个很好的方式。

### YOLOv8n YOLOv8n-Seg 的网络架构差异 YOLOv8系列模型提供了多种版本以适应不同的应用场景需求。对于较小规模的应用场景,YOLOv8 nano (YOLOv8n) 版本因其轻量化设计而备受青睐;而对于需要分割功能的任务,则有专门优化过的 YOLOv8n-seg 版本。 #### 主要结构对比 - **基础组件** - YOLOv8n 是一种简化版的基础检测器,在保持较高精度的同时尽可能减少了参数量计算成本[^1]。 - **额外模块** - YOLOv8n-seg 不仅继承了 YOLOv8n 的高效特性,还加入了实例分割能力。这意味着除了能够识别图像中的物体外,还可以精确地标记出这些物体的具体轮廓位置。 #### 架构细节分析 - **特征提取层** - 对于两个变体而言,其骨干网均采用了高效的卷积神经网络来获取输入图片的多尺度特征表示。然而,在具体实现上可能会有所调整以便更好地支持各自的目标任务。 - **预测头部分支** - YOLOv8n 配备了一个用于边界框回归类别分类的标准头部; -YOLOv8n-seg 则在此基础上增加了一条负责像素级语义标签预测的新路径,从而实现了对目标对象内部区域的精细划分。 ```python import ultralytics.yolo.engine.model.YOLO as yolo_model # 加载预训练权重并初始化不同类型的YOLO v8nano模型 yolov8n = yolo_model('yolov8n.pt') yolov8n_seg = yolo_model('yolov8n-seg.pt') print(yolov8n) print(yolov8n_seg) ``` 通过上述代码可以加载两种不同配置下的YOLOv8Nano模型,并查看它们各自的结构定义。这有助于理解两者之间存在的细微差别以及如何针对特定应用选择合适的版本。
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