YOLOV8：深度学习目标检测的新里程碑（毕设重头戏）

深藏阁楼爱情的钟 2024-02-05 14:11 39阅读 0赞

**一、引言**

随着人工智能的快速发展，目标检测已成为计算机视觉领域的重要任务。近年来，YOLO系列模型在目标检测领域取得了显著的成功，其中YOLOV5凭借其简洁高效的设计，实现了较高的性能。然而，随着对模型性能需求的不断提高，YOLOV5已无法满足所有场景的需求。因此，YOLOV8应运而生，作为YOLO系列的另一个SOTA模型，它在YOLOV5的基础上进行了改进，以提供更高的性能和更广泛的适用性。

**二、YOLOV8的特点**

1.  骨干网络和Neck的改进

与YOLOV5相比，YOLOV8的骨干网络和Neck部分进行了精心的微调。它不再简单地套用一套参数，而是根据不同尺度的模型调整了通道数。其中，主干网络依然采用CSP的思想，但将YOLOV5中的C3模块替换为具有更丰富梯度流的C2f模块。此外，特征增强网络中，YOLOV8使用了PA-FPN的思想，去除了YOLOV5中的PA-FPN上采样阶段的卷积，并将C3模块替换为C2f模块。这些改进增强了模型的特征提取能力，提高了模型的性能。

1.  检测头的更新

在检测头部分，YOLOV8放弃了YOLOV5的耦合头，采用了Decoupled-Head。这种新的检测头设计可以更好地解决小目标检测难的问题，提高模型的检测精度。

1.  损失函数和标签分配的优化

在损失函数方面，YOLOV8分类使用BCEloss，回归使用DFL Loss+CIOU Loss。这种新的损失函数设计可以更好地引导模型的优化方向，提高模型的鲁棒性。此外，标签分配上，YOLOV8采用了Task-Aligned Assigner匹配方式，这种新的标签分配方式可以更好地处理复杂的场景和不同的物体尺寸，提高模型的检测性能。

**三、YOLOV8的使用方法**

使用YOLOV8进行目标检测可以分为以下几个步骤：

1.  数据准备：首先需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含带有标注的目标图像和相应的标签信息。
2.  模型训练：将准备好的数据集导入到YOLOV8模型中进行训练。训练过程中需要设置合适的超参数和优化器，以及合适的训练轮数和损失阈值。
3.  模型测试：在训练完成后，可以使用测试数据集对模型进行测试，以评估模型的性能。测试过程中可以通过绘制准确率曲线、计算mAP等方式来评估模型的性能。
4.  模型应用：根据实际应用需求，可以将训练好的模型应用到实际场景中，实现目标检测任务。需要注意的是，在实际应用中可能需要对模型进行一些调整和优化，以适应不同的应用场景和需求。

详细使用方法将在下篇发布！！

四、总结

YOLOV8作为YOLO系列的最新成果，在目标检测领域展现出了卓越的性能。通过对模型结构的精心微调、新的损失函数设计和标签分配方式等改进措施，YOLOV8在保持简洁高效的同时，提高了模型的检测精度和鲁棒性。使用YOLOV8进行目标检测任务可以帮助我们在不同的场景中实现更好的性能表现。总之，新的v8比传统的精度变高，训练图集的速度也有所提升，使用起来也比较简单了。