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comments: true |
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description: Documentation officielle pour YOLOv8 par Ultralytics. Apprenez comment entraîner, valider, prédire et exporter des modèles dans différents formats. Incluant des statistiques de performances détaillées. |
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keywords: YOLOv8, Ultralytics, détection d'objets, modèles pré-entraînés, entraînement, validation, prédiction, exportation de modèles, COCO, ImageNet, PyTorch, ONNX, CoreML |
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# Détection d'Objets |
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<img width="1024" src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/243418624-5785cb93-74c9-4541-9179-d5c6782d491a.png" alt="Exemples de détection d'objets"> |
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La détection d'objets est une tâche qui implique l'identification de l'emplacement et de la classe des objets dans une image ou un flux vidéo. |
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La sortie d'un détecteur d'objets est un ensemble de boîtes englobantes qui entourent les objets de l'image, accompagnées de libellés de classe et de scores de confiance pour chaque boîte. La détection d'objets est un bon choix lorsque vous avez besoin d'identifier des objets d'intérêt dans une scène, mais que vous n'avez pas besoin de connaître exactement où se trouve l'objet ou sa forme exacte. |
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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="Lecteur vidéo YouTube" 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>Regardez :</strong> Détection d'Objets avec le Modèle Pré-entraîné Ultralytics YOLOv8. |
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</p> |
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!!! Tip "Conseil" |
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Les modèles Detect YOLOv8 sont les modèles YOLOv8 par défaut, c.-à-d. `yolov8n.pt` et sont pré-entraînés sur le jeu de données [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml). |
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## [Modèles](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models/v8) |
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Les modèles pré-entraînés Detect YOLOv8 sont présentés ici. Les modèles Detect, Segment, et Pose sont pré-entraînés sur le jeu de données [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml), tandis que les modèles Classify sont pré-entraînés sur le jeu de données [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml). |
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[Les modèles](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models) se téléchargent automatiquement à partir de la dernière [version](https://github.com/ultralytics/assets/releases) d'Ultralytics lors de la première utilisation. |
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| Modèle | Taille<br><sup>(pixels) | mAP<sup>val<br>50-95 | Vitesse<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | Vitesse<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | Paramètres<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) | |
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|--------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------|----------------------|----------------------------------|---------------------------------------|------------------------|-------------------| |
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| [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/yolov8x.pt) | 640 | 53.9 | 479.1 | 3.53 | 68.2 | 257.8 | |
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- Les valeurs de **mAP<sup>val</sup>** sont pour un seul modèle à une seule échelle sur le jeu de données [COCO val2017](https://cocodataset.org). |
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<br>Reproductible avec `yolo val detect data=coco.yaml device=0` |
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- La **Vitesse** est moyennée sur les images COCO val en utilisant une instance [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/fr/ec2/instance-types/p4/). |
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<br>Reproductible avec `yolo val detect data=coco128.yaml batch=1 device=0|cpu` |
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## Entraînement |
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Entraînez le modèle YOLOv8n sur le jeu de données COCO128 pendant 100 époques à la taille d'image de 640. Pour une liste complète des arguments disponibles, consultez la page [Configuration](/../usage/cfg.md). |
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!!! Example "Exemple" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Charger un modèle |
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model = YOLO('yolov8n.yaml') # construire un nouveau modèle à partir de YAML |
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model = YOLO('yolov8n.pt') # charger un modèle pré-entraîné (recommandé pour l'entraînement) |
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model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') # construire à partir de YAML et transférer les poids |
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# Entraîner le modèle |
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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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# Construire un nouveau modèle à partir de YAML et commencer l'entraînement à partir de zéro |
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yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.yaml epochs=100 imgsz=640 |
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# Commencer l'entraînement à partir d'un modèle *.pt pré-entraîné |
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yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 |
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# Construire un nouveau modèle à partir de YAML, transférer les poids pré-entraînés et commencer l'entraînement |
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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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### Format des données |
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Le format des jeux de données de détection YOLO est détaillé dans le [Guide des Jeux de Données](../../../datasets/detect/index.md). Pour convertir votre jeu de données existant depuis d'autres formats (comme COCO, etc.) vers le format YOLO, veuillez utiliser l'outil [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) par Ultralytics. |
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## Validation |
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Validez la précision du modèle YOLOv8n entraîné sur le jeu de données COCO128. Aucun argument n'est nécessaire puisque le `modèle` conserve ses `données` d'entraînement et arguments en tant qu'attributs du modèle. |
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!!! Example "Exemple" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Charger un modèle |
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model = YOLO('yolov8n.pt') # charger un modèle officiel |
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model = YOLO('chemin/vers/best.pt') # charger un modèle personnalisé |
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# Valider le modèle |
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metrics = model.val() # pas d'arguments nécessaires, jeu de données et paramètres enregistrés |
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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 # une liste contenant map50-95 de chaque catégorie |
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``` |
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=== "CLI" |
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```bash |
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yolo detect val model=yolov8n.pt # valider le modèle officiel |
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yolo detect val model=chemin/vers/best.pt # valider le modèle personnalisé |
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``` |
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## Prédiction |
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Utilisez un modèle YOLOv8n entraîné pour exécuter des prédictions sur des images. |
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!!! Example "Exemple" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Charger un modèle |
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model = YOLO('yolov8n.pt') # charger un modèle officiel |
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model = YOLO('chemin/vers/best.pt') # charger un modèle personnalisé |
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# Prédire avec le modèle |
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results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') # prédire sur une image |
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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' # prédire avec le modèle officiel |
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yolo detect predict model=chemin/vers/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # prédire avec le modèle personnalisé |
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``` |
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Consultez les détails complets du mode `predict` sur la page [Prédire](https://docs.ultralytics.com/modes/predict/). |
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## Exportation |
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Exportez un modèle YOLOv8n dans un format différent tel que ONNX, CoreML, etc. |
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!!! Example "Exemple" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Charger un modèle |
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model = YOLO('yolov8n.pt') # charger un modèle officiel |
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model = YOLO('chemin/vers/best.pt') # charger un modèle entraîné personnalisé |
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# Exporter le modèle |
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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 # exporter le modèle officiel |
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yolo export model=chemin/vers/best.pt format=onnx # exporter le modèle entraîné personnalisé |
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``` |
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Les formats d'exportation YOLOv8 disponibles sont présentés dans le tableau ci-dessous. Vous pouvez directement prédire ou valider sur des modèles exportés, c'est-à-dire `yolo predict model=yolov8n.onnx`. Des exemples d'utilisation sont présentés pour votre modèle après l'exportation complète. |
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| Format | Argument `format` | Modèle | Métadonnées | Arguments | |
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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` | |
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| [TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt) | `engine` | `yolov8n.engine` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `workspace` | |
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| [CoreML](https://github.com/apple/coremltools) | `coreml` | `yolov8n.mlpackage` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8`, `nms` | |
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| [Modèle TF Enregistré](https://www.tensorflow.org/guide/saved_model) | `saved_model` | `yolov8n_saved_model/` | ✅ | `imgsz`, `keras` | |
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| [GraphDef TF](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Graph) | `pb` | `yolov8n.pb` | ❌ | `imgsz` | |
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| [TF Lite](https://www.tensorflow.org/lite) | `tflite` | `yolov8n.tflite` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8` | |
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| [TPU Edge TF](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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Consultez tous les détails `export` sur la page [Exporter](https://docs.ultralytics.com/modes/export/).
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