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comments: true |
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description: Ultralytics 官方YOLOv8文档。学习如何训练、验证、预测并以各种格式导出模型。包括详尽的性能统计。 |
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keywords: YOLOv8, Ultralytics, 目标检测, 预训练模型, 训练, 验证, 预测, 导出模型, COCO, ImageNet, PyTorch, ONNX, CoreML |
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# 目标检测 |
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<img width="1024" src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/243418624-5785cb93-74c9-4541-9179-d5c6782d491a.png" alt="目标检测示例"> |
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目标检测是一项任务，涉及辨识图像或视频流中物体的位置和类别。 |
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目标检测器的输出是一组围绕图像中物体的边界框，以及每个框的类别标签和置信度得分。当您需要识别场景中的感兴趣对象，但不需要准确了解物体的位置或其确切形状时，目标检测是一个很好的选择。 |
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<p align="center"> |
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<iframe width="720" height="405" src="https://www.youtube.com/embed/5ku7npMrW40?si=6HQO1dDXunV8gekh" |
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title="YouTube视频播放器" frameborder="0" |
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allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" |
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allowfullscreen> |
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</iframe> |
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<strong>观看：</strong>使用预训练的Ultralytics YOLOv8模型进行目标检测。 |
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</p> |
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!!! Tip "提示" |
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YOLOv8 Detect 模型是默认的 YOLOv8 模型，即 `yolov8n.pt` ，并在 [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml) 数据集上进行了预训练。 |
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## [模型](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models/v8) |
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此处展示了预训练的YOLOv8 Detect模型。Detect、Segment和Pose模型在 [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml) 数据集上预训练，而Classify模型在 [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml) 数据集上预训练。 |
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[模型](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models) 会在首次使用时自动从Ultralytics的最新 [发布](https://github.com/ultralytics/assets/releases) 中下载。 |
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| 模型 | 尺寸<br><sup>(像素) | mAP<sup>val<br>50-95 | 速度<br><sup>CPU ONNX<br>(毫秒) | 速度<br><sup>A100 TensorRT<br>(毫秒) | 参数<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) | |
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| [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt) | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 | |
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| [YOLOv8s](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s.pt) | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 11.2 | 28.6 | |
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| [YOLOv8m](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m.pt) | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 25.9 | 78.9 | |
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| [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l.pt) | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 43.7 | 165.2 | |
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| [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x.pt) | 640 | 53.9 | 479.1 | 3.53 | 68.2 | 257.8 | |
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- **mAP<sup>val</sup>** 值适用于 [COCO val2017](http://cocodataset.org) 数据集上的单模型单尺度。 |
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<br>通过 `yolo val detect data=coco.yaml device=0` 复现。 |
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- **速度** 是在使用 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 云实例对COCO val图像的平均值。 |
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<br>通过 `yolo val detect data=coco128.yaml batch=1 device=0|cpu` 复现。 |
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## 训练 |
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在COCO128数据集上使用图像尺寸640将YOLOv8n训练100个epochs。要查看可用参数的完整列表，请参阅 [配置](/../usage/cfg.md) 页面。 |
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!!! Example "示例" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# 加载模型 |
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model = YOLO('yolov8n.yaml') # 从YAML构建新模型 |
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model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型（推荐用于训练） |
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model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') # 从YAML构建并转移权重 |
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# 训练模型 |
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results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640) |
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``` |
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=== "CLI" |
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```bash |
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# 从YAML构建新模型并从头开始训练 |
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yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.yaml epochs=100 imgsz=640 |
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# 从预训练的*.pt模型开始训练 |
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yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 |
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# 从YAML构建新模型，传递预训练权重并开始训练 |
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yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 |
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``` |
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### 数据集格式 |
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YOLO检测数据集格式可以在 [数据集指南](/../datasets/detect/index.md) 中详细找到。要将您现有的数据集从其他格式（如COCO等）转换为YOLO格式，请使用Ultralytics的 [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) 工具。 |
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## 验证 |
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在COCO128数据集上验证训练好的YOLOv8n模型准确性。无需传递参数，`model` 作为模型属性保留其训练的 `data` 和参数。 |
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!!! Example "示例" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# 加载模型 |
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model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载官方模型 |
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model = YOLO('path/to/best.pt') # 加载自定义模型 |
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# 验证模型 |
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metrics = model.val() # 无需参数，数据集和设置通过模型属性记住 |
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metrics.box.map # map50-95 |
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metrics.box.map50 # map50 |
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metrics.box.map75 # map75 |
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metrics.box.maps # 包含每个类别map50-95的列表 |
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``` |
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=== "CLI" |
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```bash |
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yolo detect val model=yolov8n.pt # 验证官方模型 |
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yolo detect val model=path/to/best.pt # 验证自定义模型 |
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``` |
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## 预测 |
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使用训练好的YOLOv8n模型在图像上进行预测。 |
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!!! Example "示例" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# 加载模型 |
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model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载官方模型 |
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model = YOLO('path/to/best.pt') # 加载自定义模型 |
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# 使用模型进行预测 |
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results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') # 对图像进行预测 |
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``` |
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=== "CLI" |
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```bash |
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yolo detect predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # 使用官方模型进行预测 |
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yolo detect predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # 使用自定义模型进行预测 |
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``` |
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完整的 `predict` 模式细节请见 [预测](https://docs.ultralytics.com/modes/predict/) 页面。 |
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## 导出 |
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将YOLOv8n模型导出为ONNX、CoreML等不同格式。 |
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!!! Example "示例" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# 加载模型 |
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model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载官方模型 |
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model = YOLO('path/to/best.pt') # 加载自定义训练模型 |
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# 导出模型 |
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model.export(format='onnx') |
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``` |
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=== "CLI" |
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```bash |
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yolo export model=yolov8n.pt format=onnx # 导出官方模型 |
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yolo export model=path/to/best.pt format=onnx # 导出自定义训练模型 |
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``` |
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下表中提供了可用的YOLOv8导出格式。您可以直接在导出的模型上进行预测或验证，即 `yolo predict model=yolov8n.onnx`。导出完成后，会为您的模型显示使用示例。 |
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| 格式 | `format` 参数 | 模型 | 元数据 | 参数 | |
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|--------------------------------------------------------------------|---------------|---------------------------|-----|-------------------------------------------------| |
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| [PyTorch](https://pytorch.org/) | - | `yolov8n.pt` | ✅ | - | |
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| [TorchScript](https://pytorch.org/docs/stable/jit.html) | `torchscript` | `yolov8n.torchscript` | ✅ | `imgsz`，`optimize` | |
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| [ONNX](https://onnx.ai/) | `onnx` | `yolov8n.onnx` | ✅ | `imgsz`，`half`，`dynamic`，`simplify`，`opset` | |
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| [OpenVINO](https://docs.openvino.ai/latest/index.html) | `openvino` | `yolov8n_openvino_model/` | ✅ | `imgsz`，`half` | |
|
| [TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt) | `engine` | `yolov8n.engine` | ✅ | `imgsz`，`half`，`dynamic`，`simplify`，`workspace` | |
|
| [CoreML](https://github.com/apple/coremltools) | `coreml` | `yolov8n.mlpackage` | ✅ | `imgsz`，`half`，`int8`，`nms` | |
|
| [TF SavedModel](https://www.tensorflow.org/guide/saved_model) | `saved_model` | `yolov8n_saved_model/` | ✅ | `imgsz`，`keras` | |
|
| [TF GraphDef](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Graph) | `pb` | `yolov8n.pb` | ❌ | `imgsz` | |
|
| [TF Lite](https://www.tensorflow.org/lite) | `tflite` | `yolov8n.tflite` | ✅ | `imgsz`，`half`，`int8` | |
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| [TF Edge TPU](https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/) | `edgetpu` | `yolov8n_edgetpu.tflite` | ✅ | `imgsz` | |
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| [TF.js](https://www.tensorflow.org/js) | `tfjs` | `yolov8n_web_model/` | ✅ | `imgsz` | |
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| [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle) | `paddle` | `yolov8n_paddle_model/` | ✅ | `imgsz` | |
|
| [ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn) | `ncnn` | `yolov8n_ncnn_model/` | ✅ | `imgsz`，`half` | |
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完整的 `export` 详情请见 [导出](https://docs.ultralytics.com/modes/export/) 页面。
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