【YOLOv8原理讲解】(超详细)叫你如何使用YOLOv8训练自己得训练集 模型架构：YOLOv8采用了更为复杂的网络结构，包括特征提取网络、特征融合网络和预测网络等部分，以提取丰富的特征信息并进行准确的目标定位和分类。 损失函数：YOLOv8使用了多种损失函数的组合，包括边界框回归损失、分类损失和置信度损失等，以优化模型性能。训练自定义数据集步骤：1. 环境准备： 安装Py...
YOLOv8 网络结构-拆解与组装 Head：YOLOv8的Head部分进行了重大改进，从YOLOv5的耦合头变为了解耦头，并且由Anchor-Based变成了Anchor-Free。这意味着YOLOv8不再依赖于预设的anchor box进行目标检测，而是直接预测目标的类别和边界框。实例展示：YOLOv8提供了多种网络配置，如yolov8n、yolov8s、yolov8m、yolov8l等，这些配置通过调整...
YOLOv8独家改进:backbone改进 | 微软新作StarNet:超强轻量级Backbone | CVPR 2024 StarNet可以作为YOLOv8的backbone，替代原有的网络结构，以提升YOLOv8的性能和效率。通过将StarNet集成到YOLOv8中，可以利用StarNet的高效特征提取能力，进一步提升YOLOv8在目标检测任务中的准确性和速度。核心代码实现：在YOLOv8的源代码中，可以新建一个ultralytics/nn/backbone/starnet.py文件，用于实现StarNe...
【YOLOv8原理讲解】(超详细)叫你如何使用YOLOv8训练自己得训练集 接着，创建mydata.yaml文件来配置数据集的路径和类别信息，以及选择模型配置文件，如yolov8x.yaml。需根据类别数量调整nc参数。可以从GitHub下载YOLOv8的预训练模型，然后开始训练。训练命令需要指定任务类型（如detect）、模式（train、val或predict）、模型配置、数据集配置文件以及训练参数，如epochs（数据集...
YOLOv8 预览与使用指南 YOLOv8，由 Ultralytics 推出的先进模型，适用于对象检测、图像分类和实例分割任务。相较于之前的YOLO版本，YOLOv8在性能和灵活性上进行了显著提升。本文将深入分析YOLOv8的改进以及在MSCOCO2017数据集上的训练方法。性能预览表明，YOLOv8在参数数量相当的情况下，具有更高的精度，显示出其卓越的性能。改进...
