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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 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
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。
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="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 格式查看 YOLOv8 Python 文档以获取更多示例。
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
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 | 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
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Ultralytics 提供两种许可证选项以适应各种使用场景：
- AGPL-3.0 许可证：这个OSI 批准的开源许可证非常适合学生和爱好者，可以推动开放的协作和知识分享。请查看LICENSE 文件以了解更多细节。
- 企业许可证：专为商业用途设计，该许可证允许将 Ultralytics 的软件和 AI 模型无缝集成到商业产品和服务中，从而绕过 AGPL-3.0 的开源要求。如果您的场景涉及将我们的解决方案嵌入到商业产品中，请通过 Ultralytics Licensing与我们联系。
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