对比一下YOLOv5与YOLOv8的YAML

### YOLOv5 和 YOLOv8 的 YAML 配置文件对比 YOLOv5 和 YOLOv8 是两个版本不同的目标检测框架，其 YAML 配置文件也存在一定的差异。以下是两者的主要区别及变化： #### 1. 数据集配置部分 在数据集定义方面，YOLOv5 使用较为简单的键值对来描述类别数量和路径信息，而 YOLOv8 则引入了一些新的字段用于更灵活的数据管理。 - **YOLOv5**: 主要包含 `train`, `val` 路径以及类别的列表。 ```yaml train: ../datasets/coco/images/train2017 # 训练图像目录 val: ../datasets/coco/images/val2017 # 验证图像目录 nc: 80 # 类别数 names: ['person', 'bicycle', 'car', ...] # 类别名称列表 ``` - **YOLOv8**: 增加了更多选项支持多任务学习和其他扩展功能[^2]。 ```yaml path: ../datasets/coco # 数据集根目录 train: images/train # 相对于path的训练子目录 val: images/val # 相对于path的验证子目录 nc: 80 # 类别总数 names: ['person', 'bicycle', 'car', ...] # 各类别标签名 download: https://... # 自动下载链接 (可选) task: detect # 默认任务类型为detect, 可改为segment或classify ``` 这里新增了一个 `task` 字段用来指定模型的任务模式（如检测、分割或分类），这使得同一份配置可以适应多种用途[^3]。 #### 2. 模型架构定义部分 YOLOv5 中的模型结构通过单独的 `.yaml` 文件定义，通常位于项目的 `models` 子目录下；而在 YOLOv8 中进一步简化并统一到主项目中以便于维护。 - **YOLOv5**: 定义方式相对复杂一些，需手动设置每一层的具体参数。 ```yaml gd: 0.33 # depth gain gw: 0.5 # width gain anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # 锚框尺寸 backbone: [[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]], # 卷积层... head: ... ``` - **YOLOv8**: 更倾向于模块化的实现方法，并且内置了许多高级组件比如 RepConv[^4]。 ```yaml model: type: yolov8n # 指定预设型号 n,s,m,l,x之一 pretrained: '' # 如果有则填写权重地址 neck: type: CSPNeck # 特征金字塔网络形式 out_channels: [256, 512, 1024] bbox_head: type: DecoupledHead # 解耦头设计提高性能 num_classes: ${nc} # 动态继承自data.yaml中的nc值 ``` 可以看到，在 YOLOv8 中不再需要逐一手写每一步操作细节而是采用高层抽象接口完成相同的功能构建工作流更加清晰高效同时也降低了人为错误发生的概率。 #### 总结 总体而言,YOLOv8相比起前代产品不仅保留原有优势还做了不少改进优化使其变得更加易用强大适合不同层次需求的研究人员开发者选用. ```python # 示例代码片段展示如何加载YAML文件(伪代码仅供参考实际调用可能略有差别) import yaml with open('config_v5.yaml') as f: cfg_v5 = yaml.safe_load(f) print(cfg_v5['nc']) # 输出类别数目 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') ```