--- comments: true description: 从训练到跟踪，充分利用Ultralytics的YOLOv8。获取支持的每种模式的见解和示例，包括验证、导出和基准测试。 keywords: Ultralytics, YOLOv8, 机器学习, 目标检测, 训练, 验证, 预测, 导出, 跟踪, 基准测试 --- # Ultralytics YOLOv8 模式 Ultralytics YOLO生态系统及整合 ## 简介 Ultralytics YOLOv8不仅仅是另一个目标检测模型；它是一个多功能框架，旨在涵盖机器学习模型的整个生命周期——从数据摄取和模型训练到验证、部署和实际跟踪。每种模式都服务于一个特定的目的，并设计为提供您在不同任务和用例中所需的灵活性和效率。



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### 模式概览 理解Ultralytics YOLOv8所支持的不同**模式**对于充分利用您的模型至关重要： - **训练（Train）**模式：在自定义或预加载的数据集上微调您的模型。 - **验证（Val）**模式：训练后进行校验，以验证模型性能。 - **预测（Predict）**模式：在真实世界数据上释放模型的预测能力。 - **导出（Export）**模式：以各种格式使模型准备就绪，部署至生产环境。 - **跟踪（Track）**模式：将您的目标检测模型扩展到实时跟踪应用中。 - **基准（Benchmark）**模式：在不同部署环境中分析模型的速度和准确性。 本综合指南旨在为您提供每种模式的概览和实用见解，帮助您充分发挥YOLOv8的全部潜力。 ## [训练](train.md) 训练模式用于在自定义数据集上训练YOLOv8模型。在此模式下，模型将使用指定的数据集和超参数进行训练。训练过程包括优化模型的参数，使其能够准确预测图像中对象的类别和位置。 [训练示例](train.md){ .md-button } ## [验证](val.md) 验证模式用于训练YOLOv8模型后进行验证。在此模式下，模型在验证集上进行评估，以衡量其准确性和泛化能力。此模式可以用来调整模型的超参数，以改善其性能。 [验证示例](val.md){ .md-button } ## [预测](predict.md) 预测模式用于使用训练好的YOLOv8模型在新图像或视频上进行预测。在此模式下，模型从检查点文件加载，用户可以提供图像或视频以执行推理。模型预测输入图像或视频中对象的类别和位置。 [预测示例](predict.md){ .md-button } ## [导出](export.md) 导出模式用于将YOLOv8模型导出为可用于部署的格式。在此模式下，模型被转换为其他软件应用或硬件设备可以使用的格式。当模型部署到生产环境时，此模式十分有用。 [导出示例](export.md){ .md-button } ## [跟踪](track.md) 跟踪模式用于使用YOLOv8模型实时跟踪对象。在此模式下，模型从检查点文件加载，用户可以提供实时视频流以执行实时对象跟踪。此模式适用于监控系统或自动驾驶汽车等应用。 [跟踪示例](track.md){ .md-button } ## [基准](benchmark.md) 基准模式用于对YOLOv8的各种导出格式的速度和准确性进行评估。基准提供了有关导出格式大小、其针对目标检测、分割和姿态的`mAP50-95`指标，或针对分类的`accuracy_top5`指标，以及每张图像跨各种导出格式（如ONNX、OpenVINO、TensorRT等）的推理时间（以毫秒为单位）的信息。此信息可以帮助用户根据对速度和准确性的具体需求，选择最佳的导出格式。 [基准示例](benchmark.md){ .md-button }