经验总结 | YOLOv8 主要模型汇总

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点击上方 蓝字 关注我们 微信公众号： OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 YOLOv8概述 YOLOv8是由Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本，它是一种尖端的、最先进的（SOTA）模型，建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。YOLOv8可以在大型数据集上进行训练，并且能够在各种硬件平台上运行，从CPU到GPU。 YOLOv8特点 新的骨干网络： YOLOv8采用了新的网络结构，这有助于提高模型的检测精度和速度。 Anchor-Free检测头： 与之前的版本相比，YOLOv8采用了无锚点（Anchor-Free）的检测头，这可以提高检测的准确性，尤其是在处理小尺寸物体时。 新的损失函数： YOLOv8引入了新的损失函数，这有助于更好地平衡正负样本，提高模型在训练过程中的学习效率。 可扩展性： Ultralytics没有将开源库 ………………………………