yolo v8.3.134全新发布！大幅提升跟踪稳定性，支持灰度图像，模型导出更稳健，解锁AI视觉新体验！

大家好，今天我们迎来了Ultralytics YOLO系列的重磅更新——v8.3.134版本，该版本于2025年5月14日正式发布。相信关注计算机视觉与目标检测领域的朋友们都知道，YOLO（You Only Look Once）已经成为业界标杆，凭借极致的速度与高精度，广泛应用于安防监控、无人驾驶、智能制造、医疗影像分析等众多场景。

此次v8.3.134版本更新，重点围绕“跟踪稳定性提升”、“灰度图像支持增强”、“数据集路径加载优化”、“模型加载与导出更稳健”以及“多人体追踪与测试覆盖”等多方面提升，细节打磨彰显专业实力，帮助开发者和用户在复杂环境下释放更强大的视觉识别能力与开发效率。

本文将深入解读此次更新的关键改进，带你全面了解YOLO v8.3.134怎么助力你的项目更上一层楼。

一、YOLO跟踪性能再攀高峰：消灭重复Hook，杜绝内存泄漏

追踪（Tracking）技术是实现视频监控、智能安防等应用时的核心技术。尤其是当YOLO搭配ReID（重识别）技术使用时，系统需要对每个目标物体生成独一无二的“身份标识”，以实现跨帧稳定追踪。

v8.3.134版本中，Ultralytics修复了因ReID“重复钩子（Hook）”造成的内存泄漏问题，确保钩子只在需要时注册且及时注销，这极大提升了BoT-SORT算法等跟踪方案在长时运行中的稳定性。

• • 什么是Hook？ 在深度学习代码中，Hook是一种挂载在网络层或模块上的功能钩子，用于提取特征或调试信息。但如果重复注册同一个Hook，会导致系统保持多余的内存引用，引发资源浪费与内存泄漏。
• • v8.3.134修复的意义 解决多次注册重复Hook后不释放的问题，无疑为长时间、多目标视频跟踪打下了坚实基础。用户在布置智能监控系统、运动分析方案时，将享受更稳定、更流畅的跟踪体验，免除频繁重启程序的困扰。

二、灰度图像全方位支持，更多设备与场景无缝对接

现代视觉应用涉及多样化图像格式。除传统彩色图像外，许多场景会用到单通道的灰度图像，如红外热成像、工业检测及医学影像等。

本次升级加强了视频流、截图、数据增强环节中对灰度图像的适配，消除因通道数量不匹配造成的错误和兼容性问题。系统现在能够稳定识别灰度图像，大大拓宽了YOLO适用领域。

• • 具体改进包括：
  • • 视频输入灰度图像时，自动处理单通道数据以适应网络结构。
  • • 数据增强如“复制粘贴”策略改良，支持单通道图像操作。
  • • 跟踪模块已更新，确保灰度图像序列的目标追踪无误。

此举让YOLO在寒光夜视、工业缺陷检测、X光图像分析等应用场景中表现更为出色，也为科研和工业界用户提供了更灵活的模型适配能力。

三、数据集路径配置更灵活，减轻新手负担

许多用户反映，设置数据集路径时，只能写绝对路径，容易出错且跨平台迁移麻烦。v8.3.134版本重构了数据集路径解析逻辑。

新版会优先从当前执行目录相对路径寻找YAML配置文件，使得用户在启动训练时更容易配置数据集，极大减少了文件路径错误配置带来的困扰，提升上手体验。

• • 此外，也更好地兼容多操作系统环境，适配各种本地与云端训练平台。
• • 如果输入路径不存在，系统能更早抛出清晰错误提示，方便用户快速定位问题。

无论是新手还是工程师，都能更快捷地完成数据准备，大幅降低项目部署门槛。

四、模型加载与导出更可靠，ONNX与RKNN支持细节优化

模型导出一直是深度学习工程的关键环节，关系到后续部署和推理的效率与兼容性。

v8.3.134版本对预训练权重加载进行了细致修复，尤其针对自定义通道或非标准输入通道模型的第一层卷积核权重加载，避免模型加载失败。 另外，版本限制ONNX导出至1.12.x以上但低于1.18.0，避免使用不兼容版本导致的导出和部署异常。 针对Rockchip平台的RKNN导出，暂时取消了INT8量化支持，以确保导出过程的稳定性，等待未来更新进一步支持。

• • 这些改动增强了模型迁移至各种硬件加速平台的信心，减少了开发中“黑盒”式的错误诊断与版本冲突问题。
• • 结合PyTorch、ONNX及第三方加速引擎，用户可以更自如地选定符合项目需求的部署方案。

五、AI Gym多人追踪与计数更精准，新增多职位测试覆盖

多人场景下目标计数与健身动作跟踪，是动态视觉分析的难点之一。

v8.3.134引入了基于defaultdict的类级目标计数，替代之前的列表状态跟踪方式，提升代码简洁度与性能表现。 改进后的AI Gym追踪模块对于多人的训练动作统计更准确，防止误计数和跟踪丢失。

除此之外，Ultralytics团队还新增了丰富的自动化测试用例，覆盖：

• • 结果导出格式（如HTML、SQL）测试
• • 命令行界面（CLI）示例的自动化验证
• • 性能与稳定性持续监控

这些基础设施建设确保未来功能迭代更稳定，用户体验更加有保障。

六、体验升级：日志优化与CI流程保障

除了核心算法改进，v8.3.134还进行了多个“幕后”增强，关乎团队开发流程与用户体验：

• • 移除了日志中不必要的表情符号，日志信息更加专业易读。
• • Conda环境构建的CI/CD流程中加入了超时控制，避免构建任务长期占用资源，提高开发效率。

这些细节调整，无论是对开发者还是最终用户，都体现出Ultralytics对产品质量和用户满意度的重视。

七、总结与展望

YOLO v8.3.134版本为视觉AI开发者带来了实实在在的好处：

• • 跟踪方面漏洞修复，带来更稳定的视频目标跟踪。
• • 扩展支持灰度图像，适用更丰富的应用场景。
• • 优化数据集配置方式，降低入门门槛。
• • 模型加载与导出细节完善，落地部署更顺畅。
• • 多人追踪和健身动作统计更准确。
• • 丰富的自动化测试保障功能稳定。
• • 体验细节打磨，让开发与使用过程更加流畅。

未来，Ultralytics还将继续秉持“开源、易用、高性能”的设计理念，持续推陈出新，为全球AI视觉应用注入更强动力。

我们强烈建议所有YOLO用户优先升级到v8.3.134版本，以便尽享此次优化带来的平稳与高效。

立即行动！

Github主页地址：github.com/ultralytics/ultralytics[1]

升级命令：

pip install -U ultralytics==8.3.134

在你的AI视觉项目中，让YOLO v8.3.134助你一臂之力！

引用链接

[1] github.com/ultralytics/ultralytics: https://github.com/ultralytics/ultralytics