YOLOv8深度详解：SOTA模型的创新与优异性能

YOLOv8 深度详解 YOLOv8 是 Ultralytics 公司在 2023 年 1 月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个主要更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务。在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。 **YOLOv8 的特点** 1. **SOTA 模型**：YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。 2. **新的骨干网络**：YOLOv8 引入了一个新的骨干网络，以提高模型的性能和灵活性。 3. **Ancher-Free 检测头**：YOLOv8 引入了一个新的 Ancher-Free 检测头，以提高检测准确性和速度。 4. **新的损失函数**：YOLOv8 引入了一个新的损失函数，以提高模型的性能和稳定性。 5. **跨平台支持**：YOLOv8 可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行，具有很高的灵活性和可移植性。 **Ultralytics 库的特点** 1. **算法框架**：Ultralytics 库是一个算法框架，而非某一个特定算法，具有很高的可扩展性和灵活性。 2. **支持多种算法**：Ultralytics 库不仅仅能够用于 YOLO 系列模型，还能够支持非 YOLO 模型以及分类、分割、姿态估计等各类任务。 3. **融合众多当前 SOTA 技术**：Ultralytics 库融合了众多当前 SOTA 技术于一体，具有很高的性能和灵活性。 **YOLOv8 的性能** 根据官方在 COCOVal2017 数据集上的测试结果，YOLOv8 相比 YOLOv5 精度提升非常多，但是 N/S/M 模型相应的参数量和 FLOPs 都增加了不少。从上图也可以看出相比 YOLOV5 大部分模型推理速度变慢了。 **YOLOv8 的泛化性** 当前，各个 YOLO 系列改进算法都在 COCO 上面有明显性能提升，但是在自定义数据集上面的泛化性还没有得到广泛验证。MMYOLO 也将 YOLO 系列泛化性验证作为一个特别关心和重点发力的方向。 **相关知识点** 1. YOLOv5 的原理和实现 2. YOLOv6 的原理和实现 3. RTMDet 的原理和实现 4. SOTA 模型的概念和特点 5. Ancher-Free 检测头的概念和特点 6. 跨平台支持的概念和特点 7. 算法框架的概念和特点 8. 可扩展性的概念和特点