yolo ultralytics之yolov8.yaml文件简介

原创

于 2025-08-27 19:38:17 发布 · 718 阅读

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#YOLO #目标跟踪 #人工智能

核心概念

YOLOv8 的 .yaml 文件是一个模型结构定义文件。它不包含训练参数（如学习率、优化器），而是精确地描述了神经网络每一层的类型、参数以及层与层之间的连接方式。

你可以把它看作是一张乐高模型的搭建说明书，指明了：

需要哪些积木（层的类型，如 Conv, C2f, SPPF）。
积木的属性（层的参数，如输入/输出通道数、卷积核大小）。
积木的拼接顺序（从输入到输出的流水线）。
如何组装（哪一层的输出应该作为哪一层的输入）。

文件结构详解

一个典型的 yolov8n.yaml 文件包含以下三个主要部分：

1. 基础参数 (`nc`, `scales`, `depth_multiple`, `width_multiple`)

yaml

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv8n object detection model with 80 classes. For usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 80  # number of classes (类别数，COCO数据集是80类)
scales: # model comp