Представляем Ultralytics YOLOv8

Наш последний релиз в семействе архитектур YOLO, Ultralytics YOLOv8 лучше всех в мире справляется со своей задачей: обнаружением объектов, сегментацией и классификацией в реальном времени. YOLOv8 предлагает хорошо документированные рабочие процессы, безупречный код, написанный с нуля, самые простые в использовании модели и гибкие решения для любых потребностей пользователей с поддержкой всех версий YOLO.

Для нас Ultralytics YOLOv8 — это результат многолетних исследований, разработок и тестирования; наша команда усердно работала, чтобы YOLOv8 был не только многофункциональным, но и интуитивно понятным и простым в использовании. Независимо от того, являешься ли ты опытным специалистом или только начинаешь свой путь в этой области, мы создали YOLOv8 так, чтобы любой мог начать работу с нашим инструментом с открытым исходным кодом.

Продолжая совершенствовать Ultralytics YOLOv8, мы приглашаем тебя делиться предложениями, PR, исправлениями ошибок и сообщениями о проблемах. Для получения профессиональной поддержки заполни контактную форму. Как инструмент с открытым исходным кодом, мы придаем большое значение отзывам сообщества. Наше сообщество — наш главный актив и причина, по которой мы можем продолжать создавать и внедрять инновации.

Итак, без лишних слов — давай погрузимся в Ultralytics YOLOv8!

Что делает YOLOv8 именно 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 моделей, любимых и используемых повсеместно.

Ultralytics YOLOv8 заслуженно становится следующим представителем семейства YOLO благодаря развитию успехов предыдущих версий YOLO. Мы добавили множество новых функций и улучшений, которые значительно повышают производительность и гибкость. Одной из ключевых особенностей YOLOv8 является расширяемость: он разработан как фреймворк, совместимый со всеми предыдущими версиями YOLO. Это позволяет пользователям легко переключаться между разными версиями и сравнивать их производительность, благодаря чему YOLOv8 подходит тем, кто хочет воспользоваться новейшими технологиями YOLO, продолжая использовать существующие модели YOLO.

Ultralytics YOLOv5 и YOLOv8#

Мы заметили спрос на доступные инструменты ИИ и учли это в процессе исследований и разработок. А поскольку простота и удобство использования для нас важнее всего, неудивительно, что Ultralytics YOLOv5 получил широкое распространение. Однако YOLOv8 идет еще дальше.

Что нового?#

• Ultralytics YOLOv8 соответствует передовому уровню. Хотя YOLOv5 был быстрым, простым и точным, он никогда не был лучшим в мире в своей области. YOLOv8 это меняет: он быстрее и точнее всех остальных доступных моделей.
• Ultralytics YOLOv8 стал еще проще. При работе с YOLOv5 необходимо было клонировать репозиторий и вручную настраивать окружение. Хотя такой вариант по-прежнему доступен тем, кто любит разбираться во всем самостоятельно, чтобы начать работу с YOLOv8, достаточно установить репозиторий как пакет pip.
• Ultralytics YOLOv8 становится платформой. Отказавшись от одной архитектуры, YOLOv8 поддерживает все версии YOLO, включая версии наших конкурентов.
• Для Ultralytics YOLOv8 будет опубликована научная статья. Одним из постоянных предметов критики YOLOv5 было отсутствие научной статьи. Ожидай публикацию статьи о YOLOv8 в ближайшие недели.

Что осталось прежним?#

• Четко документированные рабочие процессы. В Ultralytics YOLOv8 мы сохранили документированные рабочие процессы, которые доказали свою ценность в YOLOv5. При этом мы внесли в них улучшения, чтобы сделать их еще проще.
• Создатели. Если ты еще не понял, не переживай! Наша команда в Ultralytics создала и YOLOv5, и YOLOv8.
• Интеграции. Ultralytics YOLOv8 также продолжит поддерживать инструменты наших партнеров.

Чего еще ожидать?#

Вот два следующих крупных релиза Ultralytics YOLOv8, которых ты можешь ожидать:

• Научная статья. Мы планируем опубликовать научную статью вскоре после выхода Ultralytics YOLOv8. На этот раз мы обещаем.
• Отслеживание производительности с помощью Ultralytics HUB. Мы работаем над обеспечением прямой тесной интеграции между YOLOv8 и Ultralytics HUB, которая автоматически позволит пользователям визуализировать метрики и потери моделей, просматривать предсказания и сравнивать модели между собой — публичные и приватные. В Ultralytics HUB модели YOLOv8 можно экспортировать во множество форматов, включая ONNX, OpenVINO, TensorRT, TFLite, CoreML и многие другие.

Обязательно загляни в новый репозиторий Ultralytics YOLOv8 и поставь нам звезду!