Представляем Ultralytics YOLOv8

Последний релиз в семействе архитектур YOLO — Ultralytics YOLOv8, передовая модель для обнаружения объектов, сегментации и классификации в реальном времени. Для YOLOv8 доступны хорошо документированные рабочие процессы, чистый код, написанный с нуля, простые в использовании модели и гибкие решения для любых потребностей пользователей, а также поддержка других версий YOLO. (С тех пор YOLOv8 уступил место более новым моделям, например Ultralytics YOLO26.)

Для нас Ultralytics YOLOv8 — результат многолетних исследований, разработок и тестирования. Наша команда приложила немало усилий, чтобы YOLOv8 был не только функциональным, но и интуитивно понятным и простым в использовании. Мы создали YOLOv8 так, чтобы начать работу с нашим инструментом с открытым исходным кодом мог каждый — и опытный специалист, и новичок.

Продолжая совершенствовать Ultralytics YOLOv8, мы будем рады твоим предложениям, PR, исправлениям ошибок и сообщениям о проблемах. Для получения профессиональной поддержки заполни нашу форму обратной связи. Как инструмент с открытым исходным кодом, мы во многом зависим от отзывов сообщества. Наше сообщество — наш главный актив, благодаря которому мы можем и дальше создавать новое и внедрять инновации.

Ну что, приступим к Ultralytics YOLOv8!

Что отличает YOLOv8?#

Мы рады представить Ultralytics YOLOv8 как последний релиз в семействе архитектур YOLO. Для нас большая честь быть частью сообщества, которое вложило бесчисленное количество часов и сил в создание столь широко используемых моделей.

Ultralytics YOLOv8 продолжает развитие семейства YOLO, опираясь на успех предыдущих версий YOLO. Мы добавили множество новых функций и улучшений, значительно повысив производительность и гибкость. Одно из ключевых преимуществ YOLOv8 — расширяемость: модель создана как фреймворк, совместимый со всеми предыдущими версиями YOLO. Это позволяет легко переключаться между разными версиями и сравнивать их производительность, поэтому YOLOv8 подходит тем, кто хочет воспользоваться новейшими технологиями YOLO и при этом продолжать использовать уже имеющиеся модели YOLO.

Ultralytics YOLOv5 и YOLOv8#

Мы учли спрос на доступные инструменты ИИ и включили это в процесс исследований и разработок (R&D). Простота и удобство использования всегда были для нас приоритетом, поэтому неудивительно, что Ultralytics YOLOv5 получила широкое распространение. Однако YOLOv8 идет еще дальше.

Что нового?#

• Ultralytics YOLOv8 — модель уровня State-of-the-Art. YOLOv5 была быстрой, простой и точной, но YOLOv8 идет дальше: на момент запуска она обеспечивала лучший баланс скорости и точности, чем другие доступные модели реального времени.
• Ultralytics YOLOv8 ещё проще в использовании. Для работы с YOLOv5 нужно было клонировать репозиторий и вручную настраивать окружение. Такой вариант по-прежнему доступен тем, кто любит разбираться во всём самостоятельно, но начать работу с YOLOv8 можно, просто установив её как пакет pip.
• Ultralytics YOLOv8 становится платформой. Отказавшись от единственной архитектуры, YOLOv8 создана как фреймворк с поддержкой нескольких версий YOLO, в том числе разработанных другими командами.
• Для Ultralytics YOLOv8 будет опубликована научная статья. Одним из спорных моментов YOLOv5 всегда было отсутствие научной статьи. Ожидай публикацию статьи о YOLOv8 в ближайшие недели.

Что осталось прежним?#

• Подробно задокументированные рабочие процессы. В Ultralytics YOLOv8 мы сохранили задокументированные рабочие процессы, которые хорошо зарекомендовали себя в YOLOv5. При этом мы внесли в них улучшения и сделали их еще проще.
• Создатели. Если ты ещё не догадался, ничего страшного! Наша команда Ultralytics создала и YOLOv5, и YOLOv8.
• Интеграции. Ultralytics YOLOv8 также продолжит поддерживать инструменты наших партнеров.

Чего еще ждать?#

В ближайшее время в Ultralytics YOLOv8 ожидаются два важных нововведения:

• Научная статья. Мы планируем опубликовать научную статью вскоре после официального релиза Ultralytics YOLOv8. На этот раз обещаем.
• Отслеживание производительности с Ultralytics HUB. Мы работаем над тесной прямой интеграцией YOLOv8 с Ultralytics HUB, которая позволит пользователям автоматически визуализировать метрики и потери моделей, просматривать предсказания и сравнивать модели — общедоступные или приватные. В Ultralytics HUB (теперь Ultralytics Platform) модели YOLOv8 можно экспортировать во множество форматов, включая ONNX, OpenVINO, TensorRT, TFLite, CoreML и другие.

Загляни в новый репозиторий Ultralytics YOLOv8 и поставь нам звезду! Также можно попробовать официальные модели YOLOv8 на Ultralytics Platform.