YOLOv8：目标检测跟踪模型

YOLOv8能够在图像或视频帧中快速准确地识别和定位多个对象，还能跟踪它们的移动，并将其分类。

除了检测对象，YOLOv8还可以区分对象的确切轮廓，进行实例分割、估计人体的姿态、帮助识别和分析医学影像中的特定模式等多种计算机视觉任务。

## 主要功能包括：

1、高速目标检测：YOLOv8继续保持YOLO系列模型的高速检测特性，能够实时处理视频流或高速分析静态图像中的目标。

2、高精度识别：通过改进的算法和网络结构，YOLOv8提高了目标检测的准确率，包括更好的边界框定位和分类准确性。

3、多平台兼容性：YOLOv8支持通过ONNX、OpenVINO、CoreML和TFLite等多种格式部署，增强了模型的可用性和兼容性，使其能够在各种硬件和平台上运行。

4、多任务能力：除了目标检测外，YOLOv8还支持实例分割、图像分类和姿态估计等任务，为多种视觉识别需求提供一站式解决方案。

## 模型和集成：

YOLOv8提供了在COCO数据集上预训练的检测、分割和姿态模型，以及在ImageNet数据集上预训练的分类模型。

通过与Roboflow、ClearML、Comet、Neural Magic和OpenVINO等领先的AI平台的集成，扩展了Ultralytics软件和AI模型的功能，优化了数据集标注、训练、可视化和模型管理等任务。

Ultralytics项目通过YOLOv8模型提供了一套完整的解决方案，用于在多种应用场景中实现高效准确的目标检测和图像处理功能。

## 应用场景：

△ 目标检测：YOLOv8能够在图像或视频帧中快速准确地识别和定位多个对象。这对于安防监控、交通流量监控、零售分析等领域特别有用。

△ 实例分割：除了检测对象，YOLOv8还可以区分对象的确切轮廓，这对于需要精确对象形状信息的应用（如医疗图像分析、精准农业）非常重要。

△ 图像分类：YOLOv8可以识别图像中的主要内容并将其分类，这对于自动图像排序、内容发现和推荐系统等应用非常有用。

△ 姿态估计：YOLOv8能够估计人体的姿态，这对于体育分析、人机交互、动作识别等领域有广泛的应用。

△ 跟踪：在视频中，YOLOv8不仅能检测对象，还能跟踪它们的移动，这对于视频监控、运动分析和交互式媒体制作非常有用。

△ 自动驾驶：通过准确识别和定位道路上的车辆、行人和其他障碍物，YOLOv8可以为自动驾驶系统提供重要的视觉信息。

△ 增强现实（AR）：YOLOv8可以实时识别现实世界中的对象和场景，为AR应用提供基础，从而创建更丰富、互动的用户体验。

△ 工业视觉：在制造和质量控制过程中，YOLOv8可以用于检测产品缺陷、指导机器人操作等任务，提高生产效率和质量。

△ 医疗图像分析：YOLOv8可以帮助识别和分析医学影像中的特定模式，如肿瘤、骨折等，辅助医生进行诊断。

△ 内容创建和编辑：在数字媒体制作中，YOLOv8可以自动识别和编辑图像和视频中的特定元素，简化内容创作过程。

## 发展历程：

YOLOv3：YOLO 模型系列的第三次迭代，最初由 Joseph Redmon 设计，以其高效的实时物体检测功能而闻名。

YOLOv4：YOLOv4 : YOLOv3 的暗网本地升级版，由 Alexey Bochkovskiy 于 2020 年发布。

YOLOv5：Ultralytics 的YOLO 架构的改进版本，与以前的版本相比，性能和速度都有所提高。

YOLOv6：由美团公司于 2022 年发布，并在该公司的许多自主配送机器人中使用。

YOLOv7：更新的YOLO 模型，由 YOLOv4 的作者于 2022 年发布。

YOLOv8 新🚀： YOLO 系列的最新版本，具有实例分割、姿势/关键点估计和分类等增强功能。

Tarogo Gugu Bloger