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dy-yolov8

https://github.com/jsj515-group/dy-yolov8

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Repository

Basic Info
  • Host: GitHub
  • Owner: JSJ515-Group
  • License: gpl-3.0
  • Language: Python
  • Default Branch: main
  • Size: 539 KB
Statistics
  • Stars: 1
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  • Open Issues: 0
  • Releases: 0
Created about 2 years ago · Last pushed about 2 years ago
Metadata Files
Readme Contributing License Citation Security

README.zh-CN.md

[English](README.md) | [简体中文](README.zh-CN.md)
Ultralytics CI YOLOv8 Citation Docker Pulls
Run on Gradient Open In Colab Open In Kaggle

[Ultralytics YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralytics) 是由 [Ultralytics](https://ultralytics.com) 开发的一个前沿的 SOTA 模型。它在以前成功的 YOLO 版本基础上，引入了新的功能和改进，进一步提升了其性能和灵活性。YOLOv8 基于快速、准确和易于使用的设计理念，使其成为广泛的目标检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。 如果要申请企业许可证，请填写 [Ultralytics 许可](https://ultralytics.com/license)。

文档

有关训练、测试和部署的完整文档见YOLOv8 Docs。请参阅下面的快速入门示例。

安装 Pip 安装包含所有 [requirements.txt](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/requirements.txt) 的 ultralytics 包，环境要求 [**Python>=3.7**](https://www.python.org/)，且 [\*\*PyTorch>=1.7 \*\*](https://pytorch.org/get-started/locally/)。 ```bash pip install ultralytics ```
使用方法 YOLOv8 可以直接在命令行界面（CLI）中使用 `yolo` 命令运行： ```bash yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' ``` `yolo`可以用于各种任务和模式，并接受额外的参数，例如 `imgsz=640`。参见 YOLOv8 [文档](https://docs.ultralytics.com) 中可用`yolo`[参数](https://docs.ultralytics.com/usage/cfg/)的完整列表。 ```bash yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt args... classify predict yolov8n-cls.yaml args... segment val yolov8n-seg.yaml args... export yolov8n.pt format=onnx args... ``` YOLOv8 也可以在 Python 环境中直接使用，并接受与上面 CLI 例子中相同的[参数](https://docs.ultralytics.com/usage/cfg/)： ```python from ultralytics import YOLO # 加载模型 model = YOLO("yolov8n.yaml") # 从头开始构建新模型 model = YOLO("yolov8n.pt") # 加载预训练模型（推荐用于训练） # Use the model results = model.train(data="coco128.yaml", epochs=3) # 训练模型 results = model.val() # 在验证集上评估模型性能 results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg") # 预测图像 success = model.export(format="onnx") # 将模型导出为 ONNX 格式 ``` [模型](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/models) 会从 Ultralytics [发布页](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases) 自动下载。 ### 已知问题 / 待办事项 我们仍在努力完善 YOLOv8 的几个部分！我们的目标是尽快完成这些工作，使 YOLOv8 的功能设置达到YOLOv5 的水平，包括对所有相同格式的导出和推理。我们还在写一篇 YOLOv8 的论文，一旦完成，我们将提交给 [arxiv.org](https://arxiv.org)。 - [x] TensorFlow 导出 - [x] DDP 恢复训练 - [ ] [arxiv.org](https://arxiv.org) 论文

模型

所有 YOLOv8 的预训练模型都可以在这里找到。目标检测和分割模型是在 COCO 数据集上预训练的，而分类模型是在 ImageNet 数据集上预训练的。

第一次使用时，模型 会从 Ultralytics 发布页 自动下载。

目标检测 | 模型 | 尺寸
（像素） | mAPval
50-95 | 推理速度
CPU ONNX
(ms) | 推理速度
A100 TensorRT
(ms) | 参数量
(M) | FLOPs
(B) | | ------------------------------------------------------------------------------------ | --------------- | -------------------- | ----------------------------- | ---------------------------------- | --------------- | ----------------- | | [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt) | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 | | [YOLOv8s](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s.pt) | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 11.2 | 28.6 | | [YOLOv8m](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m.pt) | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 25.9 | 78.9 | | [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l.pt) | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 43.7 | 165.2 | | [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x.pt) | 640 | 53.9 | 479.1 | 3.53 | 68.2 | 257.8 | - **mAPval** 结果都在 [COCO val2017](http://cocodataset.org) 数据集上，使用单模型单尺度测试得到。
复现命令 `yolo val detect data=coco.yaml device=0` - **推理速度**使用 COCO 验证集图片推理时间进行平均得到，测试环境使用 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 实例。
复现命令 `yolo val detect data=coco128.yaml batch=1 device=0/cpu`
实例分割 | 模型 | 尺寸
（像素） | mAPbox
50-95 | mAPmask
50-95 | 推理速度
CPU ONNX
(ms) | 推理速度
A100 TensorRT
(ms) | 参数量
(M) | FLOPs
(B) | | -------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------- | -------------------- | --------------------- | ----------------------------- | ---------------------------------- | --------------- | ----------------- | | [YOLOv8n-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-seg.pt) | 640 | 36.7 | 30.5 | 96.1 | 1.21 | 3.4 | 12.6 | | [YOLOv8s-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-seg.pt) | 640 | 44.6 | 36.8 | 155.7 | 1.47 | 11.8 | 42.6 | | [YOLOv8m-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-seg.pt) | 640 | 49.9 | 40.8 | 317.0 | 2.18 | 27.3 | 110.2 | | [YOLOv8l-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-seg.pt) | 640 | 52.3 | 42.6 | 572.4 | 2.79 | 46.0 | 220.5 | | [YOLOv8x-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-seg.pt) | 640 | 53.4 | 43.4 | 712.1 | 4.02 | 71.8 | 344.1 | - **mAPval** 结果都在 [COCO val2017](http://cocodataset.org) 数据集上，使用单模型单尺度测试得到。
复现命令 `yolo val segment data=coco.yaml device=0` - **推理速度**使用 COCO 验证集图片推理时间进行平均得到，测试环境使用 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 实例。
复现命令 `yolo val segment data=coco128-seg.yaml batch=1 device=0/cpu`
分类 | 模型 | 尺寸
（像素） | acc
top1 | acc
top5 | 推理速度
CPU ONNX
(ms) | 推理速度
A100 TensorRT
(ms) | 参数量
(M) | FLOPs
(B) at 640 | | -------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------- | ---------------- | ---------------- | ----------------------------- | ---------------------------------- | --------------- | ------------------------ | | [YOLOv8n-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-cls.pt) | 224 | 66.6 | 87.0 | 12.9 | 0.31 | 2.7 | 4.3 | | [YOLOv8s-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-cls.pt) | 224 | 72.3 | 91.1 | 23.4 | 0.35 | 6.4 | 13.5 | | [YOLOv8m-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-cls.pt) | 224 | 76.4 | 93.2 | 85.4 | 0.62 | 17.0 | 42.7 | | [YOLOv8l-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-cls.pt) | 224 | 78.0 | 94.1 | 163.0 | 0.87 | 37.5 | 99.7 | | [YOLOv8x-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-cls.pt) | 224 | 78.4 | 94.3 | 232.0 | 1.01 | 57.4 | 154.8 | - **acc** 都在 [ImageNet](https://www.image-net.org/) 数据集上，使用单模型单尺度测试得到。
复现命令 `yolo val classify data=path/to/ImageNet device=0` - **推理速度**使用 ImageNet 验证集图片推理时间进行平均得到，测试环境使用 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 实例。
复现命令 `yolo val classify data=path/to/ImageNet batch=1 device=0/cpu`

模块集成




| Roboflow | ClearML ⭐ 新 | Comet ⭐ 新 | Neural Magic ⭐ 新 | | :--------------------------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------------------------------------------: | | 将您的自定义数据集进行标注并直接导出到 YOLOv8 以进行训练 Roboflow | 自动跟踪、可视化甚至远程训练 YOLOv8 ClearML（开源！） | 永远免费，Comet可让您保存 YOLOv8 模型、恢复训练以及交互式可视化和调试预测 | 使用 Neural Magic DeepSparse，运行 YOLOv8 推理的速度最高可提高6倍 |

Ultralytics HUB

Ultralytics HUB 是我们⭐ 新的无代码解决方案，用于可视化数据集，训练 YOLOv8🚀 模型，并以无缝体验方式部署到现实世界。现在开始免费! 还可以通过下载 Ultralytics App 在你的 iOS 或 Android 设备上运行 YOLOv8 模型!

贡献

我们喜欢您的意见或建议！我们希望尽可能简单和透明地为 YOLOv8 做出贡献。请看我们的 贡献指南 ，并填写 调查问卷 向我们发送您的体验反馈。感谢我们所有的贡献者！

License

YOLOv8 在两种不同的 License 下可用：

  • GPL-3.0 License： 查看 License 文件的详细信息。
  • 企业License：在没有 GPL-3.0 开源要求的情况下为商业产品开发提供更大的灵活性。典型用例是将 Ultralytics 软件和 AI 模型嵌入到商业产品和应用程序中。在以下位置申请企业许可证 Ultralytics 许可 。

联系我们

请访问 GitHub Issues 或 Ultralytics Community Forum 以报告 YOLOv8 错误和请求功能。


Owner

  • Login: JSJ515-Group
  • Kind: user

Citation (CITATION.cff) 

cff-version: 1.2.0
preferred-citation:
  type: software
  message: If you use this software, please cite it as below.
  authors:
  - family-names: Jocher
    given-names: Glenn
    orcid: "https://orcid.org/0000-0001-5950-6979"
  - family-names: Chaurasia
    given-names: Ayush
    orcid: "https://orcid.org/0000-0002-7603-6750"
  - family-names: Qiu
    given-names: Jing
    orcid: "https://orcid.org/0000-0003-3783-7069"
  title: "YOLO by Ultralytics"
  version: 8.0.0
  # doi: 10.5281/zenodo.3908559  # TODO
  date-released: 2023-1-10
  license: GPL-3.0
  url: "https://github.com/ultralytics/ultralytics"

GitHub Events

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Last Year

Dependencies

.github/workflows/ci.yaml actions
  • actions/checkout v3 composite
  • actions/setup-python v4 composite
.github/workflows/cla.yml actions
  • contributor-assistant/github-action v2.3.0 composite
.github/workflows/docker.yaml actions
  • actions/checkout v3 composite
  • docker/build-push-action v4 composite
  • docker/login-action v2 composite
  • docker/setup-buildx-action v2 composite
  • docker/setup-qemu-action v2 composite
.github/workflows/greetings.yml actions
  • actions/first-interaction v1 composite
.github/workflows/links.yml actions
  • actions/checkout v3 composite
  • lycheeverse/lychee-action v1.6.1 composite
.github/workflows/publish.yml actions
  • actions/checkout v3 composite
  • actions/setup-python v4 composite
.github/workflows/stale.yml actions
  • actions/stale v7 composite
docker/Dockerfile docker
  • pytorch/pytorch latest build
requirements.txt pypi
  • Pillow >=7.1.2
  • PyYAML >=5.3.1
  • matplotlib >=3.2.2
  • numpy >=1.21.6
  • opencv-python >=4.6.0
  • pandas >=1.1.4
  • psutil *
  • requests >=2.23.0
  • scipy >=1.4.1
  • seaborn >=0.11.0
  • thop >=0.1.1
  • torch >=1.7.0
  • torchvision >=0.8.1
  • tqdm >=4.64.0
setup.py pypi