Ultralytics YOLOv8の紹介

YOLOアーキテクチャファミリーの最新リリースであるYOLOv8は、リアルタイムの物体検出、セグメンテーション、および分類において世界最高です。YOLOv8は、十分に文書化されたワークフロー、ゼロから書き直された完璧なコード、これまでで最も使いやすいモデル、およびすべてのYOLOバージョンをサポートし、すべてのユーザーのニーズに適合する柔軟なソリューションを備えています。

私たちにとって、YOLOv8は長年の研究、開発、テストの集大成です。私たちのチームは、YOLOv8が機能豊富であるだけでなく、直感的で使いやすいものであることを保証するために努力してきました。あなたが経験豊富なプロフェッショナルであろうと、この分野の初心者であろうと、誰でも私たちのオープンソースツールを使い始められるようにYOLOv8を作成しました。

YOLOv8の改善を続けるにあたり、皆様からのご提案、PR、バグ修正、および課題のご指摘をお待ちしております。専門的なサポートが必要な場合は、お問い合わせフォームにご記入ください。オープンソースツールとして、コミュニティからのフィードバックは私たちにとって不可欠です。私たちのコミュニティは最大の資産であり、創造と革新を続けることができる理由です。

それでは、早速 YOLOv8 を見ていきましょう！

YOLOv8をYOLOv8たらしめるものは何ですか？

YOLOv8をYOLOアーキテクチャファミリーの最新リリースとして発表できることを嬉しく思います。世界中で愛され、使用されているモデルを作成するために、数え切れないほどの時間と労力を費やしてきたコミュニティの一員であることを光栄に思います。

YOLOv8は、以前のYOLOバージョンの成功に基づいて構築されているため、YOLOファミリーの次世代モデルとして位置付けられています。パフォーマンスと柔軟性を大幅に向上させる多くの新機能と改善が組み込まれています。
YOLOv8の重要な側面の一つは、その拡張性です。YOLOの以前のすべてのバージョンと互換性のあるフレームワークとして設計されています。これにより、ユーザーは異なるバージョン間を簡単に切り替えてパフォーマンスを比較できるため、既存のYOLOモデルを利用しながら最新のYOLOテクノロジーを活用したい場合に適しています。

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YOLOv5 vs. YOLOv8

私たちは、アクセスしやすい AI ツールに対する需要に注目し、これを研究開発プロセスに組み込みました。そして、シンプルさと使いやすさを最優先事項としたことで、YOLOv5 が広く採用されたことは周知の事実です。ただし、YOLOv8 はこれをさらに推し進めています。

新機能は何ですか？

• YOLOv8は最先端技術です。YOLOv5は高速、簡単、高精度でしたが、最高峰ではありませんでした。YOLOv8はこれを変えます。利用可能な他のすべてのモデルよりも高速かつ高精度です。
• YOLOv8はさらにシンプルになりました。YOLOv5では、リポジトリをクローンし、環境を手動でセットアップする必要がありました。手作業での設定を好む方には依然として有効な方法ですが、YOLOv8を始めるには、pipパッケージとしてリポジトリをインストールできます。

• YOLOv8はプラットフォームになります。単一のアーキテクチャから移行し、YOLOv8は競合他社のものを含むすべてのYOLOバージョンをサポートします。

• YOLOv8に関する論文が発表される予定です。YOLOv5に関する論争の的は、常に科学論文の不足でした。YOLOv8では、数週間以内に論文が公開される予定です。

変わらない点は何ですか？

• 明確に文書化されたワークフロー。YOLOv8では、YOLOv5で価値が証明されている文書化されたワークフローを維持しています。ただし、YOLOv8では、改善点を組み込んで、さらに簡素化しています。

• クリエイター。ここまで読んで分からなかったとしても、ご心配なく。Ultralyticsのチームは、YOLOv5とYOLOv8の両方のクリエイターです。
• 統合。YOLOv8は、パートナーのツールも引き続きサポートします。

他に期待できることは？

YOLOv8の次の2つの大きなリリースは次のとおりです。


• 論文について。YOLOv8の公開後、間もなく科学論文を発表する予定です。今回は、お約束します。

• Ultralytics HUBによるパフォーマンス追跡。YOLOv8とUltralytics HUB間の直接的かつ緊密な統合に取り組んでおり、これにより、ユーザーはモデルの指標と損失を視覚化し、予測をプレビューし、他のモデル（公開または非公開）と比較できるようになります。Ultralytics HUBでは、YOLOv8モデルをONNX、OpenVINO、TensorRT、TFLite、CoreMLなど、多くの形式にエクスポートできます。

新しいYOLOv8リポジトリをぜひチェックして、スターを付けてください！