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经验总结 | YOLOv8 主要模型汇总

OpenCV学堂  · 公众号  ·  · 2024-07-02 23:36
    

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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 ………………………………

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