yolov8 知识分享，测试笔记

已于 2023-12-18 15:40:41 修改
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分类专栏： 深度学习宝典 文章标签： yolov8
于 2023-01-14 02:25:27 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/128681715
这篇博客主要分享了YOLOv8模型的动态匹配正负样本的详细过程，对比了YOLOv5的差异，包括网络特点、训练流程和代码解析。博主还提供了测试代码和遇到的错误解决方案，如'No module named 'hydra''和'IndexError: list index out of range'。实测结果显示，YOLOv8在误检控制上表现优秀。

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目录

yolov8动态匹配正负样本详解：

网友的测试记录

网络相关知识总结

网络特点分析：

与yolov5对比：

逐行代码解析：

用的代码地址：

自己修改的视频测试代码：

报错解决

No module named 'hydra'

IndexError: list index out of range

yolov8动态匹配正负样本详解：

YOLOv8-训练流程-正负样本分配 - 知乎

网友的测试记录
 

YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6和Yolov5，目标检测性能对比，tensorrt推理，硬拉流，v8检测精度最好，v5最快，v6官方map最高到误检最多_哔哩哔哩_bilibili

官方精度mAP：

yolov8n:37.3;yolov7-tiny：未知; yolov6n:37.5;yolov

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YOLOV8
andeyeluguo的博客
01-11 1264
提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数，属于对模型结构精心微调，不再是无脑一套参数应用所有模型，大幅提升了模型性能。
YOLOv8：深度解析目标检测的新时代，提升精度与速度的终极秘籍
weixin_43199439的博客
11-09 1444
在现代计算机视觉领域，目标检测技术已经取得了飞跃性的进展，YOLO（You Only Look Once）系列算法作为其中的代表，以其高效的推理速度和优秀的检测精度，广泛应用于各种行业。YOLOv8是YOLO系列的最新版本，它在算法的精度、推理速度以及可用性方面都进行了显著优化。这个版本不仅继承了YOLO系列一贯的高效性，还在处理复杂场景时表现出了卓越的能力。
介绍一下YOLOv8
weixin_35755434的博客
02-12 2107
YOLOv8是一种目标检测算法，是YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新版本。它使用单次预测框架对图像中的对象进行定位和分类。这种方法可以检测多个对象，并且速度更快，准确率更高。YOLOv8通过使用更高级的卷积神经网络模型以及先进的训练方法来提高性能。此外，它还支持更多的类别，并且可以在更小的目标上检测更详细的信息。 ...
计算机视觉---YOLOv8
最新发布
MzKyle的博客
06-18 1638
YOLOv8技术解析与性能对比 YOLOv8作为Ultralytics最新目标检测框架，采用全卷积架构和Anchor-Free机制，核心创新包括： 架构优化：改进的CSPDarknet骨干网络引入C2f模块，PAFPN特征融合和解耦检测头设计； 训练增强：Task-Aligned标签分配、CIoU损失函数及多任务扩展能力； 性能提升：相比YOLOv5，参数量减少20%，推理速度提升10-15%，COCO数据集AP提升1.1%； 多任务支持：统一框架可扩展至实例分割和姿态估计。
一文了解YOLOv8（附带各种任务详细说明链接）：计算机视觉领域的新星
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CDBmax的博客
12-22 1万+
在快速发展的计算机视觉领域，目标检测技术一直是研究和应用的热点。它在许多实际场景中扮演着至关重要的角色，从智能监控系统到自动驾驶汽车，再到医疗影像分析。在众多目标检测模型中，YOLO（You Only Look Once）系列因其出色的速度和准确率而备受关注。而最新的YOLOv8，不仅在性能上超越了其前代版本，还引入了一系列创新技术，为整个领域带来了新的突破。YOLOv8继承了YOLO系列的快速、准确的特点，同时引入了更高效的架构和算法优化。
YOLOV8介绍
wuling129的专栏
03-01 7249
有具体部署和训练实现代码（有非常好的参考和启示价值）
yolov11重点知识点学习教程 yolov11训练策略
10-04
5. YOLOv11性能评估与测试 6. YOLOv11在实际场景中的应用 二、各章节核心要点 1. YOLOv11简介与核心概念 - 核心：概述YOLO系列的演进历程，从YOLOv1到YOLOv11的创新点。 - 内容：概述YOLOv11的快速目标检测能力、...
YOLOv8模型剪枝笔记(DepGraph和Network Slimming网络瘦身)
谢白羽
05-22 449
①准备基础环境 ②安装PyTorch ③克隆和安装YOLOv8①准备数据集 ②修改配置文件
yolov8的部署，训练，测试（利用ultralytics)_yolov8n
2401_84010414的博客
04-21 684
体系化！**
YOLOv5训练笔记
11-03
YOLOv5训练笔记主要涉及的是使用YOLOv5模型进行目标检测的实践过程，包括环境配置、数据准备和模型训练。以下是对这些知识点的详细解释： 1. **环境安装**： - 首先，为了运行YOLOv5，需要创建一个Python虚拟环境...
YOLOv8：实时目标检测的先锋
10-03
YOLOv8是目标检测领域的一大突破，它不仅继承了YOLO系列的高速实时检测特性，还在准确性和应用范围上进行了显著提升。本文将深入探讨YOLOv8在实时目标检测方面的表现，并提供实际代码示例，展示其在各种应用场景中的卓越能力。 YOLOv8通过其高效、灵活的设计，在目标识别、分类、分割、姿态估计和OBB检测任务中表现出色，提供了全方位的视觉解决方案。在实际应用中，合理利用YOLOv8的各项功能，可以大大提升计算机视觉任务的效率和效果。随着技术的不断进步，YOLOv8将继续在目标检测领域发挥重要作用，并推动相关技术的发展。
YOLOv8 简介
qq50031185的专栏
03-15 8929
YOLOv8 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强大的特征提取能力。YOLOv8 作为目前最先进的对象检测模型之一，其强大的性能和实时检测能力在许多应用场景中都有着广泛的应用前景。高准确度: 通过更深更复杂的网络结构和改进的训练技巧，YOLOv8 在保持高速度的同时，也大幅提高了检测的准确度。更强的特征提取器: YOLOv8 使用了更先进的特征提取网络，这有助于从图像中提取出更丰富、更有区分度的特征。YOLOv8 的特点。
关于YOLOv8 的全面详细介绍
import_2333的博客
01-17 2427
众所周知，YOLO 模型彻底改变了计算机视觉领域。本文介绍了YOLOv8模型的特点和应用，包括其在准确性、速度和效率方面的优势，以及在监控、自动驾驶等领域的应用。文章还讨论了YOLOv8的架构改进和技术细节。
YOLOv8模型讲解
qq_40553788的博客
05-14 9832
YOLOv8是一种目标检测模型，它是YOLO系列模型的最新版本。YOLOv8采用了一种基于Anchor-Free的检测方式，相比于传统的Anchor-Based检测方式，它具有更高的检测精度和更快的检测速度。YOLOv8的原理可以分为两个部分：特征提取和目标检测。特征提取部分采用了一种名为CSPDarknet的网络结构，它是一种基于Darknet的改进版本。CSPDarknet采用了Cross Stage Partial Network（CSP）结构，将网络分为两个部分，每个部分都包含多个残差块。
YOLOv8——CV界的XGBoost
Python_Ai_Road的博客
04-28 2647
yolov8是ultralytics公司于2023年1月开源的anchor-free的最新目标检测算法框架。封装在ultralytics这个库中：https://github.com/ultralytics/ultralytics它具有以下优点：1，性能速度领先：借鉴了之前许多YOLO版本的trick，达到了领先的性能和极致的速度。2，多种任务支持：支持图片分类，目标检测， 实例分割，目标追踪，关...
CV之DL之YOLOv8：YOLOv8的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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​ CV之DL之YOLOv8：YOLOv8的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 YOLOv8的简介 YOLOv8的安装和使用方法 YOLOv8的案例应用 YOLOv8的简介 2023年1月11日，Ultralytics重磅发布YOLOv8。Ultralytics YOLOv8是一种前沿、最先进（SOTA）的模型，它在之前的YOLO版本的成功基础上进行了改进，引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。YOLOv8旨在快速、准确且易于使
关于yolov8的一些理解
qq_44804542的博客
04-21 4235
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。是一款强大、灵活的目标检测和图像分割工具，它提供了最新的 SOTA 技术。Loss 计算包括 2 个分支： 分类和回归分支，没有了之前的 objectness 分支分类分支依然采用 BCE Loss回归分支使用了 Distribution Focal Loss（DFL Reg_max默认为16）+ CIoU Loss。3 个Loss 采用一定权重比例加权即可。
YOLOv8损坏苹果目标检测优质数据集发布
YOLOv8是YOLO系列中的最新版本，它继承了前代算法的快速性，并在检测准确性、实时性能等方面进行了改进。 3. 数据集: 数据集是一系列数据的集合，可以用于机器学习和数据分析。数据集的类型多样，包括文本数据集、...
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