【目标检测】YOLOv8：快速上手指南

YOLOv8概述

YOLOv8是YOLOv5团队在今年新推出的一代YOLO版本，与前几代版本相比，其性能和速度差距如下图所示：

和其它版本不同的是，该仓库并非起名为YOLOv8，而是公司名ultralytics，因为他们想将此版本作为一个通用库，以方便调用和部署。

仓库地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics
官方教程：https://docs.ultralytics.com/modes/train/

官方教程中提供了Python和命令行(CLI)两种调用方式，本文只对前者进行试用。

安装

由于YOLOv8是作为一款通用库的形式，因此无需想YOLOv5那样下载整个文件，而只需用pip进行安装。

pip install ultralytics
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值得注意的是，该库包含了torch/torchvision两个需要区分GPU/CPU版本的依赖，安装完成之后，需要检查一下torch是否可用GPU。

检查方式：

import torch

print(torch.cuda.is_available())
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模型训练

加载模型

加载模型有下面三种方式，通常用第二种即可。

# Load a model
model = YOLO('models/yolov8n.yaml')  # build a new model from YAML
model = YOLO('yolov8n.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')  # build from YAML and transfer weights
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模型训练

下面以coco128数据集为例开始训练，训练只需一行代码：

results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=2, imgsz=640, workers=0, batch=2)
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运行之后，程序会自动下载数据集和模型，这里的train接口有很多参数选择，大多数与YOLOv5中的参数一致。

具体参数和含义可查阅文档Arguments这一节：

模型验证

模型验证也相当简单，只需这几行代码：

metrics = model.val(data='coco128.yaml', imgsz=640, workers=0, batch=2)  # no arguments needed, dataset and settings remembered
metrics.box.map    # map50-95
metrics.box.map50  # map50
metrics.box.map75  # map75
metrics.box.maps   # a list contains map50-95 of each category
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运行效果和YOLOv5中的val.py一致，会在run/val路径下生成验证结果。

模型推理

YOLOv8目前支持的推理有：目标检测、目标检测+分割、目标检测+姿态检测、目标跟踪。
注：所有的任务都以检测为基础，官方并未单独提出其他任务的训练方式。

目标检测

# Load a model
model = YOLO('yolov8n.pt')  # load a pretrained model
# Run inference on 'bus.jpg' with arguments
model.predict('data/bus.jpg', save=True, imgsz=320, conf=0.5)
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这里的图片路径可以自行修改指定。

示例效果：

目标检测+分割

# Load a pretrained YOLOv8n-seg Segment model
model = YOLO('yolov8n-seg.pt')

# Run inference on an image
results = model('data/bus.jpg', save=True)
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接口完全一致，只是所加载的模型不一样。

效果：

目标检测+姿态检测

# Load a pretrained YOLOv8n-pose Pose model
model = YOLO('yolov8n-pose.pt')

# Run inference on an image
results = model('data/bus.jpg', save=True)  # results list
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目标跟踪

# load a pretrained model
model = YOLO('yolov8n.pt')
results = model.track(source="data/malasong.mp4", save=True)
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目标跟踪接口是track，需要导入视频数据，以下是视频中的某一帧。

总结

YOLOv8在YOLOv5的基础上，加入了Anthor-free等众多tricks，模型性能比前代有所提升。整体上统一了多任务的接口，方便应用和部署。不过对于研究者来说，无疑让网络复杂的黑盒模式进一步加深，不利于二次开发。