description: Erfahren Sie mehr über die aufregenden Funktionen von YOLOv8, der neuesten Version unseres Echtzeit-Objekterkenners! Erfahren Sie, wie fortschrittliche Architekturen, vortrainierte Modelle und die optimale Balance zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit YOLOv8 zur perfekten Wahl für Ihre Objekterkennungsaufgaben machen.
YOLOv8 ist die neueste Version der YOLO-Serie von Echtzeit-Objekterkennern und bietet modernste Leistung in Bezug auf Genauigkeit und Geschwindigkeit. Basierend auf den Fortschritten früherer YOLO-Versionen bringt YOLOv8 neue Funktionen und Optimierungen mit sich, die ihn zu einer idealen Wahl für verschiedene Objekterkennungsaufgaben in einer Vielzahl von Anwendungen machen.
- **Fortschrittliche Backbone- und Neck-Architekturen:** YOLOv8 verwendet modernste Backbone- und Neck-Architekturen, die zu einer verbesserten Merkmalsextraktion und Objekterkennungsleistung führen.
- **Ankerfreier Split Ultralytics Head:** YOLOv8 verwendet einen ankerfreien Split Ultralytics Head, der zu einer besseren Genauigkeit und einem effizienteren Erkennungsprozess im Vergleich zu ankerbasierten Ansätzen führt.
- **Optimale Genauigkeits-Geschwindigkeits-Balance:** Mit dem Fokus auf die Aufrechterhaltung einer optimalen Balance zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit eignet sich YOLOv8 für Echtzeit-Objekterkennungsaufgaben in verschiedenen Anwendungsbereichen.
- **Vielfalt an vortrainierten Modellen:** YOLOv8 bietet eine Vielzahl von vortrainierten Modellen, um verschiedenen Aufgaben und Leistungsanforderungen gerecht zu werden. Dies erleichtert die Suche nach dem richtigen Modell für Ihren spezifischen Anwendungsfall.
## Unterstützte Aufgaben und Modi
Die YOLOv8-Serie bietet eine Vielzahl von Modellen, von denen jedes auf bestimmte Aufgaben in der Computer Vision spezialisiert ist. Diese Modelle sind so konzipiert, dass sie verschiedenen Anforderungen gerecht werden, von der Objekterkennung bis hin zu komplexeren Aufgaben wie Instanzsegmentierung, Pose/Keypoint-Erkennung und Klassifikation.
Jede Variante der YOLOv8-Serie ist auf ihre jeweilige Aufgabe optimiert und gewährleistet damit hohe Leistung und Genauigkeit. Darüber hinaus sind diese Modelle kompatibel mit verschiedenen Betriebsmodi, einschließlich [Inference](../modes/predict.md), [Validation](../modes/val.md), [Training](../modes/train.md) und [Export](../modes/export.md). Dadurch wird ihre Verwendung in verschiedenen Phasen der Bereitstellung und Entwicklung erleichtert.
| Modell | Dateinamen | Aufgabe | Inference | Validation | Training | Export |
Diese Tabelle gibt einen Überblick über die verschiedenen Varianten des YOLOv8-Modells und deren Anwendungsbereiche sowie deren Kompatibilität mit verschiedenen Betriebsmodi wie Inference, Validation, Training und Export. Sie zeigt die Vielseitigkeit und Robustheit der YOLOv8-Serie, was sie für verschiedene Anwendungen in der Computer Vision geeignet macht.
## Leistungskennzahlen
!!! Performance
=== "Objekterkennung (COCO)"
Siehe [Objekterkennungsdokumentation](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/) für Beispiele zur Verwendung dieser Modelle, die auf [COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco/) trainiert wurden und 80 vortrainierte Klassen enthalten.
Siehe [Objekterkennungsdokumentation](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/) für Beispiele zur Verwendung dieser Modelle, die auf [Open Image V7](https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/open-images-v7/) trainiert wurden und 600 vortrainierte Klassen enthalten.
Siehe [Segmentierungsdokumentation](https://docs.ultralytics.com/tasks/segment/) für Beispiele zur Verwendung dieser Modelle, die auf [COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/coco/) trainiert wurden und 80 vortrainierte Klassen enthalten.
Siehe [Klassifikationsdokumentation](https://docs.ultralytics.com/tasks/classify/) für Beispiele zur Verwendung dieser Modelle, die auf [ImageNet](https://docs.ultralytics.com/datasets/classify/imagenet/) trainiert wurden und 1000 vortrainierte Klassen enthalten.
Siehe [Pose Estimation Docs](https://docs.ultralytics.com/tasks/segment/) für Beispiele zur Verwendung dieser Modelle, die auf [COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/pose/coco/) trainiert wurden und 1 vortrainierte Klasse, 'person', enthalten.
Dieses Beispiel liefert einfache Trainings- und Inferenzbeispiele für YOLOv8. Für die vollständige Dokumentation zu diesen und anderen [Modi](../modes/index.md) siehe die Seiten [Predict](../modes/predict.md), [Train](../modes/train.md), [Val](../modes/val.md) und [Export](../modes/export.md).
Beachten Sie, dass das folgende Beispiel für YOLOv8 [Detect](../tasks/detect.md) Modelle für die Objekterkennung verwendet. Für zusätzliche unterstützte Aufgaben siehe die Dokumentation zur [Segmentation](../tasks/segment.md), [Classification](../tasks/classify.md) und [Pose](../tasks/pose.md).
!!! Example "Beispiel"
=== "Python"
Vortrainierte PyTorch-`*.pt`-Modelle sowie Konfigurations-`*.yaml`-Dateien können der Klasse `YOLO()` in Python übergeben werden, um eine Modellinstanz zu erstellen:
```python
from ultralytics import YOLO
# Laden Sie ein vortrainiertes YOLOv8n-Modell für COCO
model = YOLO('yolov8n.pt')
# Zeigen Sie Informationen zum Modell an (optional)
model.info()
# Trainieren Sie das Modell mit dem COCO8-Beispieldatensatz für 100 Epochen
Bitte beachten Sie, dass dieDOI aussteht und der Zitation hinzugefügt wird, sobald sie verfügbar ist. YOLOv8-Modelle werden unter den Lizenzen [AGPL-3.0](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/LICENSE) und [Enterprise](https://ultralytics.com/license) bereitgestellt.
