Представляем Ultralytics YOLOv8

Наш последний релиз в семействе архитектур YOLO, YOLOv8 — лучший в мире в своем деле: обнаружении объектов в реальном времени, сегментации и классификации. YOLOv8 обладает хорошо задокументированными рабочими процессами, безупречным кодом, написанным с нуля, самыми простыми в использовании моделями и гибкими решениями, отвечающими потребностям каждого пользователя с поддержкой всех версий YOLO.

Для нас YOLOv8 представляет собой кульминацию многолетних исследований, разработки и тестирования; и наша команда усердно работала, чтобы гарантировать, что YOLOv8 не только многофункционален, но и интуитивно понятен и прост в использовании. Независимо от того, являешься ли ты опытным профессионалом или новичком в этой области, мы создали YOLOv8 так, чтобы каждый мог начать работу с нашим инструментом с открытым исходным кодом.

И поскольку мы продолжаем улучшать YOLOv8, мы приветствуем твои предложения, PR, исправления ошибок и сообщения о проблемах. Для получения профессиональной поддержки, пожалуйста, заполни контактную форму. Будучи инструментом с открытым исходным кодом, обратная связь от сообщества жизненно важна для нас. Наше сообщество — наш главный актив, благодаря которому мы можем продолжать творить и внедрять инновации.

Итак, без лишних слов, давай погрузимся в YOLOv8!

Link to this sectionЧто делает YOLOv8 — YOLOv8?#

Мы рады представить YOLOv8 как последний релиз в семействе архитектур YOLO. Для нас большая честь быть частью сообщества, которое потратило бесчисленные часы и усилия на создание моделей, которые повсеместно любят и используют.

YOLOv8 закрепляет за собой статус следующего шага в семействе YOLO, опираясь на успехи предыдущих версий YOLO. Мы добавили множество новых функций и улучшений, которые значительно повышают производительность и гибкость. Одним из ключевых аспектов YOLOv8 является его расширяемость, так как он разработан как фреймворк, совместимый со всеми предыдущими версиями YOLO. Это позволяет пользователям легко переключаться между различными версиями и сравнивать их производительность, что делает YOLOv8 подходящим выбором для тех, кто хочет воспользоваться преимуществами новейших технологий YOLO, продолжая использовать свои существующие модели YOLO.

Link to this sectionYOLOv5 против YOLOv8#

Мы приняли к сведению спрос на доступные инструменты ИИ и включили это в наш процесс R&D. А с простотой и удобством использования во главе угла ни для кого не секрет, что YOLOv5 получил широкое распространение. Однако YOLOv8 идет еще дальше.

Link to this sectionЧто нового?#

• YOLOv8 — это State-of-the-Art. Хотя YOLOv5 был быстрым, простым и точным, он никогда не был лучшим в мире в том, что делал. YOLOv8 меняет это: он быстрее и точнее, чем все остальные доступные модели.
• YOLOv8 стал еще проще. С YOLOv5 было необходимо клонировать репозиторий и настраивать среду вручную. Хотя это по-прежнему вариант для тех, кто любит погрузиться в детали, чтобы начать работу с YOLOv8, ты можешь просто установить репозиторий как pip пакет.
• YOLOv8 становится платформой. Отойдя от единой архитектуры, YOLOv8 теперь поддерживает абсолютно все версии YOLO, включая версии наших конкурентов.
• У YOLOv8 будет научная статья. Предметом споров вокруг YOLOv5 всегда было отсутствие научной статьи. С YOLOv8 ожидай публикацию статьи в ближайшие недели.

Link to this sectionЧто осталось прежним?#

• Четко задокументированные рабочие процессы. В YOLOv8 мы сохранили documented workflows, которые хорошо зарекомендовали себя в YOLOv5. Однако в YOLOv8 мы внедрили в них улучшения, чтобы сделать их еще проще.
• Создатели. Если ты еще не понял, не волнуйся! Наша команда в Ultralytics — создатели как YOLOv5, так и YOLOv8.
• Интеграции. YOLOv8 также продолжит поддерживать инструменты наших партнеров.

Link to this sectionЧего еще можно ожидать?#

Два следующих крупных релиза с YOLOv8, которые ты можешь ожидать:

• Статья. Мы ожидаем опубликовать научную статью вскоре после запуска YOLOv8. На этот раз мы обещаем.
• Отслеживание производительности с помощью Ultralytics HUB. Мы работаем над тем, чтобы обеспечить прямую, плотную интеграцию между YOLOv8 и Ultralytics HUB, что автоматически позволит пользователям визуализировать метрики и потери модели, просматривать предсказания и сравнивать их с другими моделями, публичными или частными. В Ultralytics HUB модели YOLOv8 можно экспортировать во множество форматов, включая ONNX, OpenVINO, TensorRT, TFLite, CoreML и многие другие.

Не забудь заглянуть в новый YOLOv8 repo и поставить нам звездочку!