Ultralytics YOLOv8 满一岁：突破与创新的一年
庆祝 Ultralytics YOLOv8 发布一周年：回顾 2023 年的重要进展、Ultralytics HUB 更新，以及 OBB 检测和 Ultralytics Explorer 等新功能。
Abirami Vina6 分钟阅读
今天是 2024 年 1 月 10 日，距离 Ultralytics YOLOv8发布已满一年，正是庆祝的时刻！这一年充满了令人振奋的里程碑，我们也不断突破可能性的边界。和我们一起回顾 2023 年的亮点，并展望 2024 年的下一步发展。
回顾 Ultralytics YOLOv8 在 2023 年的影响#
图 1. 2023 年训练了 1,900 万个 Ultralytics YOLOv8 模型。
YOLOv8 受到了计算机视觉爱好者和广大社区的热烈欢迎。在过去一年中，Ultralytics 软件包的下载量超过 2,000 万次，仅 12 月就创下 400 万次下载的纪录。我们的创始人兼 CEO Glenn Jocher 欣喜地表示，大家对 YOLOv8 的兴趣仍在持续增长，每天每秒都有超过 1,000 个推理任务启动！
Ultralytics YOLOv8 不仅引人关注、激发好奇，也已在实际应用中证明了自身价值。今年，YOLOv8 在各行各业和不同领域为 500 万用户带来了益处，并处理了 150 亿个事件。从改进监控系统，到推动医疗保健、农业和制造业的发展，YOLOv8 正在全球各行各业产生影响。
拓展 Ultralytics YOLOv8 文档#
让你更轻松地了解 Ultralytics YOLOv8！我们的文档现已支持 11 种语言，包含 200 多个文档页面，并持续扩充，以更好地满足多元社区的需求！我们的文档内容丰富，涵盖以下真实项目的指南：
文档还展示了 Ultralytics 对各种数据集的支持。例如，最近新增了包含 600 个类别的 Open Images V7 数据集，将其纳入支持的数据集列表。此外，我们还提供了针对 Open Images V7 数据集预训练的模型，供你试用！
创建自定义训练的 Ultralytics YOLOv8 模型#
除了使用预训练模型，用户也在寻求能够解决特定业务问题的定制计算机视觉方案。使用自定义数据训练 Ultralytics YOLOv8 模型已成为一项重要优势，2023 年共有 1,900 万个 YOLOv8 模型接受了训练。这些模型用于各种任务，其中 64% 用于目标检测，20% 用于图像分割，15% 用于姿态估计，1% 用于图像分类。
这些数字之所以能够实现，部分原因在于，借助 Ultralytics 的无代码 ML 平台 Ultralytics HUB（现为 Ultralytics Platform），无论编程水平如何，任何人都可以训练 YOLOv8。你无需编写代码，就能在 Ultralytics HUB 上快速创建和训练高级模型；该平台可通过网页和移动设备访问。在庆祝 YOLOv8 成就的同时，也让我们回顾一下 Ultralytics HUB 在过去一年中的发展历程。
Ultralytics HUB 在 2023 年的发展#
2023 年对 Ultralytics HUB 来说是意义非凡的一年，我们发布了 84 次重要版本更新，每次更新都让平台的功能和用户体验更上一层楼。我们推出了多项重要功能，包括用于协作的“团队”、功能更强大的 HUB Pro 版本、更清晰的账单历史记录，以及全新的用户反馈系统。
管理你的模型从未如此轻松。现在，你可以在处理项目时比较和移动模型。我们还支持了更多格式，为你提供灵活的模型导出选项，此外还有更多改进。
除了推出和改进功能，我们也投入了大量时间和精力来优化现有功能。例如，借助优先加载，平台启动速度大幅提升。我们重新设计了 HUB 的品牌形象和用户体验，让界面更加简洁；用户仪表板还增加了快捷链接和介绍视频，让你更顺畅地开始使用。
我们重新设计了 API 密钥管理，使其更加安全；平台也已与 Ultralytics App 集成，让来回切换更加顺畅。这些还只是其中的一部分！
图 2. 优化后的用户仪表板：快捷链接和介绍视频，助你顺畅上手。
迈入 2024 年，我们很期待在你的持续支持和反馈下，看到 HUB 进一步发展。让我们一起探索 Ultralytics YOLOv8 的未来！
Ultralytics YOLOv8 在 2024 年的下一步#
了解最新进展，包括 YOLOv8.1 发布，并探索 Ultralytics 在 2024 年的规划！
隆重推出：Ultralytics Explorer#
正值 YOLOv8 发布一周年之际，我们推出了一款支持 YOLOv8 的新工具：Ultralytics Explorer。这款创新工具有望改变用户探索数据集并与数据集交互的方式。你可以使用 Ultralytics Explorer API 或 GUI，通过 SQL 查询、向量相似度搜索和语义搜索来筛选和搜索数据集。
Ultralytics Explorer 的一项令人兴奋的功能是图像匹配。例如，你可以在数据集中选择一张图像，然后找出数据集中所有与其相似的图像。这有助于更轻松地理解和管理数据集。
图 3. 全新的 Ultralytics Explorer。
如果你想查看数据集中所有长颈鹿的图片，只需点击几下即可！它还支持多图匹配，也就是说，当你选择多张图片进行匹配时，系统会计算这些图片的平均值。
你还可以编写 SQL 查询，查找数据集中带有特定标签的指定数量图像。如果你想查看数据集中带有“dog”这类标签的 10 张图像样本，这个功能就很实用。它能帮助你了解已标注的数据。
另一项令人兴奋的功能是“询问 AI”。如果你不熟悉 SQL，就可以使用查询功能，而无需编写 SQL。例如，你可以让 AI 驱动的查询生成器为你显示恰好包含 1 个人和 2 只狗的 100 张图像；它会在后台生成查询并展示查询结果。
Ultralytics 顾问 Ayush Chaurasia 表示：“最棒的是，Ultralytics Explorer API 本身是开源的，因此你可以使用该 API 创建用于数据集验证、探索等任务的应用。”查看 Ultralytics Explorer 文档，了解更多详情。
Ultralytics YOLOv8 新增任务：定向目标检测#
Ultralytics YOLOv8 迈出了重要的一步，新增了定向目标检测，也称为 OBB。这项高级功能旨在提供精准的检测结果，尤其适用于角度和旋转方向各异的物体。
这提升了检测的稳健性和可靠性，尤其适用于航空遥感图像中的倾斜物体以及文本检测。OBB 的突出优势在于能够准确定位图像中的物体，同时尽量减少背景区域的包含。这种精确性通过减少背景噪声，显著提升了目标分类效果。
图 4. 带有定向边界框 (OBB) 的航拍场景示例。
Ultralytics 的 ML 工程师 Jing Qiu 分享了我们最新创新的见解：“全新 YOLOv8-OBB 模型的核心，是我们 YOLOv8 检测模型的稳健基础。虽然它采用了更多参数并增加了计算量，但我们确保其推理速度依然足够快，可用于实时应用，性能与标准检测模型相当。它易于使用，并且 API 相同，只需通过简单的 ‘obb’ 标记即可区分，因此训练、验证、预测和导出都非常方便，与我们的其他任务类似。”
我们也很高兴地宣布，模型训练现已新增对 DOTA v2 数据集的兼容支持。查看 DOTA v2 数据集文档，了解这项支持如何扩展 Ultralytics YOLOv8 的能力。
改进后的图像分类模型#
为 Ultralytics YOLOv8 添加新任务固然重要，但改进和增强原有任务同样至关重要。秉持这一理念，YOLOv8 支持的图像分类任务也得到了改进。
Ultralytics 的 ML 工程师 Fatih Akyon 指出：“我们已将 SOTA 分类增强技术整合到 Ultralytics 训练流程中。这有助于提高分类得分。我们使用新的流程重新训练了基础 yolov8-classification 模型。”
图 5. 展示图像分类的图片。
如需详细了解 Ultralytics YOLOv8 的图像分类能力，请查看 YOLOv8 图像分类文档。
欢迎提交用户示例！#
Ultralytics YOLOv8 在 2023 年取得的主要成功之一，是社区给予的大力支持和贡献，以及大家对项目的热情。截至目前，我们已收到 225 多项贡献，感谢每一位帮助改进和完善 YOLOv8 的贡献者。你们宝贵的意见促使我们不断改进和优化 YOLOv8，使其更能适应不同行业的各种需求和挑战。
迈入 2024 年，我们期待扩充由用户贡献的示例库。你的贡献对于解决计算机视觉能够应对的现实场景至关重要。我们邀请你与我们合作，向更广泛的 Ultralytics YOLOv8 社区分享创新应用案例、成功经验和独特实现。你的贡献能激励其他爱好者，并推动 YOLOv8 更上一层楼。
让我们携手构建一个充满活力的用户贡献示例库，展示 Ultralytics YOLOv8 的多样用途，也体现我们社区的创造力。你可以通过我们的示例代码库查找更多示例并参与贡献。如果你对贡献有任何疑问，可以参考我们的指南。
感谢你一直以来的支持，我们期待见证 Ultralytics YOLOv8 在未来一年取得令人瞩目的发展。敬请关注更多更新、创新和合作成果。祝愿未来一年精彩纷呈！
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