YOLOv8算法原理与实现 | Ultralytics YOLOv8是Ultralytics开发的YOLO目标检测和图像分割模型

YOLOv8算法原理与实现 | Ultralytics YOLOv8是Ultralytics开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8 是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新功能和改进以进一步提高性能和灵活性。其中包括一个新的主干网络、一个新的无锚检测头和一个新的损失函数。YOLOv8 也非常高效，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。不过，ultralytics 并没有将开源库命名为 YOLOv8，而是直接使用了 ultralytics 这个词，因为 ultralytics 将该库定位为一个算法框架，而不是一个特定的算法，主要侧重于可扩展性。预计该库不仅可以用于 YOLO 模型族，还可以用于非 YOLO 模型和分类分割姿态估计等各种任务。 YOLOv8的核心特征 1.提出了一种新的最先进的 (SOTA) 模型，具有 P5 640 和 P6 1280 分辨率的对象检测模型，以及基于 YOLACT 的实例分割模型。该模型还包括与 YOLOv5 类似的具有 N/S/M/L/X 尺度的不同尺寸选项，以迎合各种场景。 2.主干网络和颈部模块基于YOLOv7 ELAN设计理念，将YOLOv5的C3模块替换为C2f模块。但是，这个C2f模块中有很多操作，比如Split和Concat，不像以前那样对部署友好。 3.Head模块更新为目前主流的解耦结构，将分类头和检测头分离，从Anchor-Based切换到Anchor-Free。 4.loss计算采用TOOD中的TaskAlignedAssigner，在regression loss中引入Distribution Focal Loss。 5.在data augmentation部分，Mosaic在最后10个training epoch中关闭，与YOLOX训练部分相同。从上面的总结可以看出，YOLOv8主要是指最近提出的YOLOX、YOLOv6、YOLOv7和PPYOLOE等算法的设计。总的来说，YOLOv8 是一个强大而灵活的对象检测和图像分割工具，它提供了两全其美的优势：SOTA 技术以及使用和比较所有以前的 YOLO 版本的能力。

在Telegram中查看

相关推荐

开源色情图像检测引擎这是Bumble的专用检测器™模型的存储库 - 一个可以检测猥亵图像的图像分类器。

开源色情图像检测引擎这是Bumble的专用检测器™模型的存储库 - 一个可以检测猥亵图像的图像分类器。内部存储库已经过大量重构，并作为完全开源的项目发布，以允许更广泛的社区使用和微调他们自己的私有检测器模型。可以下载预训练的已保存模型和检查点

MMYOLO 是一个基于 PyTorch 和 MMDetection 的 YOLO 系列算法开源工具箱。主分支代码目前支持 Py

MMYOLO 是一个基于 PyTorch 和 MMDetection 的 YOLO 系列算法开源工具箱。主分支代码目前支持 PyTorch 1.6 以上的版本。在B站有解读视频。 MMYOLO 统一了各类 YOLO 算法模块的实现, 并提供了统一的评测流程，用户可以公平便捷地进行对比分析。 MMYOLO 提供了从入门到部署到进阶和算法解析等一系列文档，方便不同用户快速上手和扩展。 MMYOLO 将框架解耦成不同的模块组件，通过组合不同的模块和训练测试策略，用户可以便捷地构建自定义模型。 ||

Meta 新模型：SAM来了～惊人的通用性，图像内物件分割的超级利器！

Meta 新模型：SAM来了～惊人的通用性，图像内物件分割的超级利器！ Meta AI 发布了最新的图像分割模型Segment Anything(SAM)，能够从任何照片或视频中一键分割任何对象+零样本转移到其他分割任务。这意味着它在商品识别（制作）、机器人视觉、医学图像诊断、自动驾驶、视频剪辑、增强现实等领域发挥重要作用。以下是它的主要特性： 1⃣ 满足图像分割的通用需求。SAM 是一个通用的、可提示的图像分割模型。它可以通过简单的交互(如点击、框选、文本等)来进行交互式分割和自动分割，表征其可控性。 2⃣ 零样本学习能力。数据集包括超过11亿个分割masks，这些masks是在大约1100万张有执照和保护隐私的图像上收集的；Sam 已经学会了关于物体是什么的通用概念这种理解使得对不熟悉的物体和图像进行零距离的概括，而不需要额外训练。 3⃣ 高效和速度。SAM 能在50毫秒内根据任何提示实时生成一个分割，这代表其具有实时性的应用可能性。 4⃣ 丰富的多样化场景。SAM 生成多个有效的mask来处理模糊或不确定的情况。这意味着现实世界的分割任务具有灵活性，相当有意义。 5⃣组合性强。SAM有望在许多需要在任何图像中找到和分割任何对象的领域中发挥作用。SAM还可以成为更广泛的多模态世界理解系统的组件。 Meta 团队期望，像SAM这样的组合系统设计以及提示技术将启用比专门针对固定任务集训练的系统更广泛的应用范围。他们预见在像增强现实/虚拟现实、内容创作和科学领域等领域都能发挥重要作用。Segment Anything，通用、开源！更多实际场景案例，以及可互动的Demo，并可亲自测试。推荐访问： Invalid media:

Meta 开源发布可分割识别任意图像中主体的 SAM 模型

Meta 开源发布可分割识别任意图像中主体的 SAM 模型已经理解了对象是什么的一般概念，可以直接对没见过的图像进行分割任务 (识别像素属于哪个对象)。Meta 还同时开源发布了比任何现有分割数据集大400倍的 SA-1B 数据集。 SAM 可以成为庞大AI系统的一部分，用于对世界进行多模态理解，例如理解图像和文本。SAM 可以在 AR/VR 中根据用户的视线选择对象，进行识别查询或者3D建模。SAM 可以进行智能抠图或视频后期。SAM 还可用于地球与太空的科学任务，对动物和物体进行定位，例如细胞显微镜，牧场的动物识别，天体运行跟踪。

高通推出 AI Hub，允许开发者在应用程序中无缝部署模型

高通推出 AI Hub，允许开发者在应用程序中无缝部署模型高通公司称，AI Hub 本质上是一个供应用程序开发人员访问由其量化和验证的设备上 AI 模型工具。该中心目前支持超过 75 种人工智能模型，模型将涵盖图像分割、图像生成、图像分类、物体检测、超分辨率、文本生成、弱光增强和自然语言理解，包括 Stable Diffusion，Whisper和YOLO等热门模型。高通表示，开发人员只需几行代码就能将优化模型集成到工作流中。AI Hub 似乎是可以在非骁龙芯片组上，不过由于无法利用骁龙专用 AI 芯片，开发人员必须付出额外努力，才能在非骁龙芯片组的设备上实现这些功能。高通AI中心已开放访问：

EasyCV是一个涵盖多个领域的基于Pytorch的计算机视觉工具箱，聚焦自监督学习和视觉transformer关键技术，覆盖主

EasyCV是一个涵盖多个领域的基于Pytorch的计算机视觉工具箱，聚焦自监督学习和视觉transformer关键技术，覆盖主流的视觉建模任务例如图像分类，度量学习，目标检测，关键点检测等。核心特性： SOTA 自监督算法 EasyCV提供了state-of-the-art的自监督算法，有基于对比学习的算法例如 SimCLR，MoCO V2，Swav， Moby，DINO，也有基于掩码图像建模的MAE算法，除此之外我们还提供了标准的benchmark工具用来进行自监督算法模型的效果评估。视觉Transformers EasyCV聚焦视觉transformer技术，希望通过一种简洁的方式让用户方便地使用各种SOTA的、基于自监督预训练和imagenet预训练的视觉transformer模型，例如ViT，Swin-Transformer，Shuffle Transformer，未来也会加入更多相关模型。此外，我们还支持所有timm仓库中的预训练模型. 易用性和可扩展性除了自监督学习，EasyCV还支持图像分类、目标检测，度量学习，关键点检测等领域，同时未来也会支持更多任务领域。尽管横跨多个任务领域，EasyCV保持了统一的架构，整体框架划分为数据集、模型、回调模块，非常容易增加新的算法、功能，以及基于现有模块进行扩展。推理方面，EasyCV提供了端到端的简单易用的推理接口，支持上述多个领域。此外所有的模型都支持使用PAI-EAS进行在线部署，支持自动伸缩和服务监控。高性能 EasyCV支持多机多卡训练，同时支持TorchAccelerator和fp16进行训练加速。在数据读取和预处理方面，EasyCV使用DALI进行加速。对于模型推理优化，EasyCV支持使用jit script导出模型，使用PAI-Blade进行模型优化。 | #计算机视觉 #工具

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人