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Ultralytics CI YOLOv8 Citation Docker Pulls
Run on Gradient Open In Colab Open In Kaggle

[Ultralytics YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralytics) 是由 [Ultralytics](https://ultralytics.com) 开发的一个前沿 SOTA 模型。它在以前 YOLO 版本的成功基础上，引入了新的功能和改进，进一步提升了性能和灵活性。YOLOv8 基于快速、准确和易于使用的理念设计，使其成为广泛的物体检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。 如果要申请企业许可证，请填写 [Ultralytics 许可](https://ultralytics.com/license)。
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文档
有关训练、测试和部署的完整文档见[YOLOv8 Docs](https://docs.ultralytics.com)。请参阅下面的快速入门示例。
安装 Pip 安装包含所有 [requirements.txt](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/requirements.txt) 的 ultralytics 包，环境要求 [**Python>=3.7.0**](https://www.python.org/)，且 [**PyTorch>=1.7**](https://pytorch.org/get-started/locally/)。 ```bash pip install ultralytics ```
使用方法 YOLOv8 可以直接在命令行界面（CLI）中使用 `yolo` 命令运行： ```bash yolo task=detect mode=predict model=yolov8n.pt source="https://ultralytics.com/images/bus.jpg" ``` `yolo`可以用于各种任务和模式，并接受额外的参数，例如 `imgsz=640`。参见 YOLOv8 [文档](https://docs.ultralytics.com)中可用`yolo`[参数](https://docs.ultralytics.com/config/)的完整列表。 ```bash yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt args... classify predict yolov8n-cls.yaml args... segment val yolov8n-seg.yaml args... export yolov8n.pt format=onnx args... ``` YOLOv8 也可以在 Python 环境中直接使用，并接受与上面 CLI 例子中相同的[参数](https://docs.ultralytics.com/config/)： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.pt") # load a pretrained YOLOv8n model model.train(data="coco128.yaml") # train the model model.val() # evaluate model performance on the validation set model.predict(source="https://ultralytics.com/images/bus.jpg") # predict on an image model.export(format="onnx") # export the model to ONNX format ``` [模型](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/yolo/v8/models) 会从 Ultralytics [发布页](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases) 自动下载。 ### 已知问题 / 待办事项 我们仍在努力完善 YOLOv8 的几个部分！我们的目标是尽快完成这些工作，使 YOLOv8 的功能设置达到YOLOv5 的水平，包括对所有相同格式的导出和推理。我们还在写一篇 YOLOv8 的论文，一旦完成，我们将提交给 [arxiv.org](https://arxiv.org)。 - [ ] TensorFlow 导出 - [ ] DDP 恢复训练 - [ ] [arxiv.org](https://arxiv.org) 论文
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模型
所有 YOLOv8 的预训练模型都可以在这里找到。目标检测和分割模型是在 COCO 数据集上预训练的，而分类模型是在 ImageNet 数据集上预训练的。 第一次使用时，[模型](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/yolo/v8/models) 会从 Ultralytics [发布页](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases) 自动下载。
目标检测 | 模型 | 尺寸
（像素） | mAPval
50-95 | 推理速度
CPU
(ms) | 推理速度
T4 GPU
(ms) | 参数量
(M) | FLOPs
(B) | | ----------------------------------------------------------------------------------------- | --------------- | -------------------- | ------------------------ | --------------------------- | --------------- | ----------------- | | [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8n.pt) | 640 | 37.3 | - | - | 3.2 | 8.7 | | [YOLOv8s](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8s.pt) | 640 | 44.9 | - | - | 11.2 | 28.6 | | [YOLOv8m](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8m.pt) | 640 | 50.2 | - | - | 25.9 | 78.9 | | [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8l.pt) | 640 | 52.9 | - | - | 43.7 | 165.2 | | [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8x.pt) | 640 | 53.9 | - | - | 68.2 | 257.8 | - **mAPval** 结果都在 [COCO val2017](http://cocodataset.org) 数据集上，使用单模型单尺度测试得到。
复现命令 `yolo mode=val task=detect data=coco.yaml device=0` - **推理速度**使用 COCO 验证集图片推理时间进行平均得到，测试环境使用 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 实例。
复现命令 `yolo mode=val task=detect data=coco128.yaml batch=1 device=0/cpu`
实例分割 | 模型 | 尺寸
（像素） | mAPbox
50-95 | mAPmask
50-95 | 推理速度
CPU
(ms) | 推理速度
T4 GPU
(ms) | 参数量
(M) | FLOPs
(B) | | --------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------- | -------------------- | --------------------- | ------------------------ | --------------------------- | --------------- | ----------------- | | [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8n-seg.pt) | 640 | 36.7 | 30.5 | - | - | 3.4 | 12.6 | | [YOLOv8s](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8s-seg.pt) | 640 | 44.6 | 36.8 | - | - | 11.8 | 42.6 | | [YOLOv8m](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8m-seg.pt) | 640 | 49.9 | 40.8 | - | - | 27.3 | 110.2 | | [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8l-seg.pt) | 640 | 52.3 | 42.6 | - | - | 46.0 | 220.5 | | [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8x-seg.pt) | 640 | 53.4 | 43.4 | - | - | 71.8 | 344.1 | - **mAPval** 结果都在 [COCO val2017](http://cocodataset.org) 数据集上，使用单模型单尺度测试得到。
复现命令 `yolo mode=val task=detect data=coco.yaml device=0` - **推理速度**使用 COCO 验证集图片推理时间进行平均得到，测试环境使用 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 实例。
复现命令 `yolo mode=val task=detect data=coco128.yaml batch=1 device=0/cpu`
分类 | 模型 | 尺寸
（像素） | acc
top1 | acc
top5 | 推理速度
CPU
(ms) | 推理速度
T4 GPU
(ms) | 参数量
(M) | FLOPs
(B) at 640 | | --------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------- | ---------------- | ---------------- | ------------------------ | --------------------------- | --------------- | ------------------------ | | [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8n-cls.pt) | 224 | 66.6 | 87.0 | - | - | 2.7 | 4.3 | | [YOLOv8s](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8s-cls.pt) | 224 | 72.3 | 91.1 | - | - | 6.4 | 13.5 | | [YOLOv8m](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8m-cls.pt) | 224 | 76.4 | 93.2 | - | - | 17.0 | 42.7 | | [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8l-cls.pt) | 224 | 78.0 | 94.1 | - | - | 37.5 | 99.7 | | [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/download/v8.0.0/yolov8x-cls.pt) | 224 | 78.4 | 94.3 | - | - | 57.4 | 154.8 | - **mAPval** 都在 [ImageNet](https://www.image-net.org/) 数据集上，使用单模型单尺度测试得到。
复现命令 `yolo mode=val task=detect data=coco.yaml device=0` - **推理速度**使用 ImageNet 验证集图片推理时间进行平均得到，测试环境使用 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 实例。
复现命令 `yolo mode=val task=detect data=coco128.yaml batch=1 device=0/cpu`
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模块集成



| Roboflow | ClearML ⭐ 新 | Comet ⭐ 新 | Neural Magic ⭐ 新 | | :--------------------------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------------------------------------------: | | 将您的自定义数据集进行标注并直接导出到 YOLOv8 以进行训练 [Roboflow](https://roboflow.com/?ref=ultralytics) | 自动跟踪、可视化甚至远程训练 YOLOv8 [ClearML](https://cutt.ly/yolov5-readme-clearml)（开源！） | 永远免费，[Comet](https://bit.ly/yolov5-readme-comet)可让您保存 YOLOv8 模型、恢复训练以及交互式可视化和调试预测 | 使用 [Neural Magic DeepSparse](https://bit.ly/yolov5-neuralmagic)，运行 YOLOv8 推理的速度最高可提高6倍 | ##
Ultralytics HUB
[Ultralytics HUB](https://bit.ly/ultralytics_hub) 是我们⭐ **新**的无代码解决方案，用于可视化数据集，训练 YOLOv8🚀 模型，并以无缝体验方式部署到现实世界。现在开始**免费**! 还可以通过下载 [Ultralytics App](https://ultralytics.com/app_install) 在你的 iOS 或 Android 设备上运行 YOLOv8 模型! ##
贡献
我们喜欢您的意见或建议！我们希望尽可能简单和透明地为 YOLOv8 做出贡献。请看我们的 [贡献指南](CONTRIBUTING.md) ，并填写 [调查问卷](https://ultralytics.com/survey?utm_source=github&utm_medium=social&utm_campaign=Survey) 向我们发送您的体验反馈。感谢我们所有的贡献者！ ##
License
- YOLOv8 在两种不同的 License 下可用： - **GPL-3.0 License**： 查看 [License](https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/LICENSE) 文件的详细信息。 - **企业License**：在没有 GPL-3.0 开源要求的情况下为商业产品开发提供更大的灵活性。典型用例是将 Ultralytics 软件和 AI 模型嵌入到商业产品和应用程序中。在以下位置申请企业许可证 [Ultralytics 许可](https://ultralytics.com/license) 。 ##
联系我们
若发现 YOLOv8 的 bug 或有功能需求，请访问 [GitHub 问题](https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues)。如需专业支持，请 [联系我们](https://ultralytics.com/contact)。