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true Explore um guia completo do Ultralytics YOLOv8, um modelo de detecção de objetos e segmentação de imagens de alta velocidade e precisão. Tutoriais de instalação, previsão, treinamento e muito mais. Ultralytics, YOLOv8, detecção de objetos, segmentação de imagens, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, visão computacional, instalação do YOLOv8, previsão do YOLOv8, treinamento do YOLOv8, história do YOLO, licenças do YOLO

Apresentamos o Ultralytics YOLOv8, a mais recente versão do aclamado modelo de detecção de objetos em tempo real e segmentação de imagens. O YOLOv8 é baseado nos mais recentes avanços do aprendizado profundo e visão computacional, oferecendo um desempenho sem paralelo em termos de velocidade e precisão. Seu design simplificado o torna adequado para várias aplicações e facilmente adaptável a diferentes plataformas de hardware, desde dispositivos de borda até APIs na nuvem.

Explore os Documentos do YOLOv8, um recurso abrangente projetado para ajudá-lo a entender e utilizar suas características e capacidades. Seja você um praticante experiente de aprendizado de máquina ou novo no campo, este hub tem como objetivo maximizar o potencial do YOLOv8 em seus projetos

!!! note

🚧 Nossa documentação em vários idiomas está atualmente em construção e estamos trabalhando arduamente para aprimorá-la. Agradecemos sua paciência! 🙏

Por Onde Começar



Assistir: Como Treinar um Modelo YOLOv8 em Seu Conjunto de Dados Personalizado no Google Colab.

YOLO: Uma Breve História

YOLO (You Only Look Once), um popular modelo de detecção de objetos e segmentação de imagens, foi desenvolvido por Joseph Redmon e Ali Farhadi na Universidade de Washington. Lançado em 2015, o YOLO rapidamente ganhou popularidade por sua alta velocidade e precisão.

  • YOLOv2, lançado em 2016, aprimorou o modelo original incorporando normalização em lote, caixas âncora e aglomerados dimensionais.
  • YOLOv3, lançado em 2018, melhorou ainda mais o desempenho do modelo usando uma rede dorsal mais eficiente, múltiplas âncoras e pooling piramidal espacial.
  • YOLOv4 foi lançado em 2020, introduzindo inovações como a ampliação de dados Mosaic, uma nova cabeça de detecção sem âncoras e uma nova função de perda.
  • YOLOv5 melhorou ainda mais o desempenho do modelo e adicionou novos recursos, como otimização de hiperparâmetros, rastreamento integrado de experimentos e exportação automática para formatos de exportação populares.
  • YOLOv6 foi disponibilizado em código aberto por Meituan em 2022 e está em uso em muitos dos robôs autônomos de entrega da empresa.
  • YOLOv7 adicionou tarefas adicionais, como estimativa de pose no conjunto de dados de keypoints COCO.
  • YOLOv8, a mais recente versão do YOLO pela Ultralytics. Como um modelo de última geração, o YOLOv8 baseia-se no sucesso das versões anteriores, introduzindo novos recursos e melhorias para desempenho, flexibilidade e eficiência aprimorados. O YOLOv8 suporta uma gama completa de tarefas de IA de visão, incluindo detecção, segmentação, estimativa de pose, rastreamento e classificação. Essa versatilidade permite que os usuários aproveitem as capacidades do YOLOv8 em diversas aplicações e domínios.

Licenças YOLO: Como o YOLO da Ultralytics é licenciado?

A Ultralytics oferece duas opções de licença para acomodar casos de uso diversos:

  • Licença AGPL-3.0: Essa licença de código aberto aprovada pela OSI é ideal para estudantes e entusiastas, promovendo colaboração aberta e compartilhamento de conhecimento. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.
  • Licença Empresarial: Projetada para uso comercial, esta licença permite a integração perfeita do software Ultralytics e modelos de IA em bens e serviços comerciais, contornando os requisitos de código aberto da AGPL-3.0. Se o seu cenário envolver a incorporação de nossas soluções em uma oferta comercial, entre em contato através do Licenciamento da Ultralytics.

Nossa estratégia de licenciamento é projetada para garantir que qualquer melhoria em nossos projetos de código aberto retorne à comunidade. Mantemos os princípios de código aberto próximos ao nosso coração , e nossa missão é garantir que nossas contribuições possam ser utilizadas e expandidas de formas que beneficiem todos.