YOLOv8全解析：高效、精准的目标检测新时代——创新架构与性能提升

YOLO（You Only Look Once）系列模型，凭借其高效、快速的特性，已经成为目标检测领域的重要代表。作为YOLO系列中的最热门版本，YOLOv8继续沿袭了其前辈的优势，并进一步提升了性能，使得它在处理复杂场景中的目标检测任务时更加高效和精准。

• YOLOv8文档：https://v8docs.ultralytics.com/   

模型介绍

YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023年1月10号开源的YOLOv5的下一个重大更新版本，也是YOLO模型系列中最热门的模型之一，因为它参考了YOLOv1到YOLOv7系列的所有模型，集各家优点于一身，在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。YOLOv8的对各算法优点结合以及部分模块的创新，使其在图像分类、物体检测和实例分割任务中表现卓越。

网络结构

其主要结构如下图所示：

官方描述YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前YOLO版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。

从YOLOv8的网络结构可以看出,其延用了YOLOv5的网络结构思想，网络还是分为三个部分： 基于CSP（紧凑和分离）的主干网络（backbone），特征增强网络(neck)，检测头(head) 三个部分。

Backbone改进

Backbone改进：YOLOV5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化。同时保持了CSP的思想，保留了YOLOv5等架构中使用的SPPF（空间金字塔池化）模块。整个YOLOv8的Backbone由CBS、C2f、SPPF三种模块组成。让YOLOv8可以在保证轻量化的同时获得更加丰富的梯度流信息。

特征增强网络(neck)

YOLOv8使用PA-FPN（路径聚合网络-特征金字塔网络）的思想，具体实施过程中将YOLOV5中的PA-FPN上采样阶段的卷积去除了，并且将其中的C3模块替换为了C2f模块。

检测头(head)

区别于YOLOV5的耦合头，YOLOV8使用了Decoupled-Head，将分类和检测头分离，使得网络的训练和推理更加高效。

代码如下图所示：

其它部分：

Anchor-Free思想：抛弃了Anchor-Base，采用了Anchor-Free的思想。

损失函数改进：分类使用BCEloss，回归使用DFL Loss+CIOU Loss。

样本匹配方式改进：采用了Task-Aligned Assigner匹配方式。

这些改进使得YOLOv8在保持了YOLOv5网络结构的优点的同时，进行了更加精细的调整和优化，提高了模型在不同场景下的性能。

Loss计算

Loss 计算过程包括 2 个部分： 正负样本分配策略和Loss计算。

现代目标检测器大部分都会在正负样本分配策略上面做文章，典型的如YOLOX  的simOTA、TOOD的TaskAlignedAssigner和RTMDet 的DynamicSoftLabelAssigner ，这类 Assigner 大都是动态分配策略，而 YOLOv5采用的依然是静态分配策略。考虑到动态分配策略的优异性，YOLOv8算法中则直接引用了TOOD的TaskAlignedAssigner。

TaskAlignedAssigner 的匹配策略简单总结为： 根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本。

s是标注类别对应的预测分值，u是预测框和gt框的iou，两者相乘就可以衡量对齐程度。

Loss计算包括 2 个分支：分类和回归分支，没有了之前的objectness分支。

分类分支依然采用 BCE Loss回归分支需要和 Distribution Focal Loss 中提出的积分形式表示法绑定，因此使用了Distribution Focal Loss，同时还使用了CIoU Loss3个Loss采用一定权重比例加权即可。

性能表现

YOLOv8是个模型簇，从小到大包括：YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l、YOLOv8x等。模型参数、运行速度、参数量等详见下表：

对比YOLOv5可以看出mAP和参数量都上升了不少。

YOLOv8使用详解

按照Ultralytics官网信息，进行YOLOv8模型训练需要使用CLI或者python来进一步操作。今天我将介绍不用代码，也可以进行YOLOv8所有模型算法的训练、部署、预测和下载！

添加模型

进入Coovally平台点击【全部模型】，搜索YOLOv8，在这里可以选择不同的YOLOv8版本。下载代码包或者点击另存为我的模型。进入【模型集成】页面，进行安装。

创建数据集

进入【图像数据】页面，点击创建数据集，输入数据集名称、描述，选择任务类型，上传压缩包文件。创建数据集时可以按照比例拆分训练集、验证集、测试集。

数据标注

进入【辅助标注】页面，点击创建样本集，进入样本集详情页，创建好标签进行数据标注。可以选择几组数据进行人工标注，标注完成后发布为数据集启动微调训练，剩余样本集数据即可全部自动化完成。

模型训练

进入数据集详情页，输入任务名称，选择模型配置模版，设置实验E-poch次数，训练次数等信息，即可开始训练。

TIP：平台也内置了YOLOv8系列的模型算法，也可以直接使用内置算法进行模型训练。

模型预测

模型训练完成后，完成模型转换与模型部署后,即可上传图片进行结果预测。完成后还可以将模型下载与分享。

YOLOv8总结

高效性与实时性

YOLOv8以其出色的处理速度著称，能在保持高精度检测的同时，实现实时性要求。这得益于其优化的网络结构和训练策略，使其非常适合自动驾驶、智能监控等需要快速响应的应用场景，为用户带来流畅、即时的检测体验。

先进的网络结构

YOLOv8采用创新的骨干网络和颈部结构，结合Transformer与CNN的优势，有效提升了图像特征提取能力。多尺度特征融合和自适应锚框选择等机制，进一步增强了模型的检测精度和鲁棒性，使其在各种复杂场景下都能表现出色。

创新的检测头设计

YOLOv8引入无锚分裂Ultralytics头，摒弃了传统的基于锚的检测方式，提高了检测的灵活性和准确性。这种创新设计使得模型能够更精确地检测不同形状和大小的物体，尤其适合处理复杂背景和多样化场景。

广泛的适用性和灵活性

YOLOv8提供多种预训练模型，支持多种计算机视觉任务，如实例分割、姿态检测等。用户可根据具体需求选择合适的模型，节省训练时间和资源，展现出其广泛的适用性和灵活性，满足多样化的应用场景需求。

综上所述，YOLOv8以其高效性、先进的网络结构、创新的检测头设计以及广泛的适用性和灵活性等优点和创新点，在目标检测领域取得了显著进展。