梅开二度 | YOLOv8算法超详细解析（包括诞生背景+论文解析+技术原理等）

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv8与YOLOv5出自同一个团队，是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前YOLOv5版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。🌈?????

? ? ?目录

🚀1.诞生背景

🚀2.论文发表

🚀3.技术原理

💥💥3.1?网络结构

💥💥3.2 性能评价

🚀1.诞生背景

YOLOv8是由YOLOv5的发布者Ultralytics发布的最新版本的YOLO，它可用于对象检测、分割、分类任务以及大型数据集的学习，并且可以在包括CPU和GPU在内的各种硬件上执行。

YOLOv8是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的YOLO版本的基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8旨在快速、准确且易于使用，这也使其成为对象检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，还支持YOLO以往版本，方便不同版本切换和性能对比。

YOLOv8有5个不同模型大小的预训练模型：n、s、m、l 和 x。关于这5种模型的相关参数如下所示，可以看到比YOLOv5有了很大的提升，特别是 l 和 x，它们是大模型尺寸，在减少参数数量的同时提高了精度。

YOLOv8是一款前沿、最先进的目标检测模型，具有以下主要特点：

1. FPN+PAN结构：YOLOv8采用了FPN+PAN结构进行特征融合，这一部分与YOLOv4的结构相同。通过丰富的特征融合，可以提高目标检测的准确性和性能。

2. 快速、准确、易于使用：YOLOv8的设计目标是快速、准确且易于使用。它在目标检测、跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计等任务中表现出色，成为各种应用场景的绝佳选择。

3. 新功能和改进：YOLOv8在YOLOv5的基础上引入了新功能和改进，进一步提升了性能和灵活性。这些新功能和改进使得YOLOv8能够更好地适应不同的目标检测任务和场景。

4. SOTA模型：YOLOv8是一款前沿的、最先进的模型，它在目标检测领域取得了State-of-the-Art（SOTA）的性能。这意味着它在准确性和效率方面都具有领先的优势。

综上所述，YOLOv8是一款具有FPN+PAN结构、快速、准确且易于使用的目标检测模型，具有新功能和改进，并且在性能方面达到了最先进水平。?

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🚀2.论文发表

YOLOv8论文即将发表！要知道YOLOv5自从2020年发布以来，一直是没有论文的，而 YOLOv8（YOLOv5团队）这次首次承认将先发布 arXiv 版本的论文（目前还在火速撰写中）。

YOLOv8官方放出了 YOLOv8与YOLOv7、YOLOv6和YOLOv5的性能比较折线图，如下所示：?

代码地址：??GitCode - 开发者的代码家园

权重链接：? Releases · ultralytics/assets · GitHub?

教程链接：??Home - Ultralytics YOLOv8 Docs

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🚀3.技术原理

💥💥3.1?网络结构

YOLOv5和YOLOv8是两个不同的目标检测模型，它们在架构和推理过程上有一些差异。

YOLOv5架构特点：

1. Backbone：YOLOv5使用CSPDarknet作为主干网络，它是一种轻量级的Darknet架构，具有更高的速度和更好的性能。
2. PAN/FPN：YOLOv5使用PAN（Path Aggregation Network）来融合不同尺度的特征图，以提高检测性能。
3. Head：YOLOv5的检测头部由多个卷积层组成，用于预测目标的边界框和类别。
4. 正负样本分配策略：YOLOv5使用IoU（Intersection over Union）阈值来分配正负样本，以平衡正负样本的数量。
5. Loss：YOLOv5使用GIoU（Generalized Intersection over Union）损失函数来优化目标检测的准确性。

YOLOv8架构特点：

1. Backbone：YOLOv8使用Darknet-53作为主干网络，它是一种更深的Darknet架构，具有更强的特征提取能力。
2. PAN-FPN：YOLOv8使用PAN-FPN（Path Aggregation Network with Feature Pyramid Network）来融合不同尺度的特征图，以提高检测性能。
3. Head：YOLOv8的检测头部由多个卷积层和全连接层组成，用于预测目标的边界框和类别。
4. 正负样本分配策略：YOLOv8使用IoU阈值和Distribution Focal Loss来分配正负样本，以平衡正负样本的数量和难易程度。
5. Loss：YOLOv8使用Distribution Focal Loss作为损失函数，它在Focal Loss的基础上引入了分布信息，可以更好地处理类别不平衡问题。

两者推理过程的区别： 在推理过程中，YOLOv5和YOLOv8的主要差异在于coupled head和decoupled head的使用。coupled head是YOLOv5中的一种推理方式，它将Distribution Focal Loss中的积分表示bbox形式进行解码，变成常规的4维度bbox，然后进行后续计算。而decoupled head是YOLOv8中的一种推理方式，它直接使用Distribution Focal Loss中的积分表示bbox形式进行计算，不需要解码过程。

总结起来，YOLOv5和YOLOv8在架构和推理过程上有一些差异，包括主干网络、特征融合、检测头部、正负样本分配策略和损失函数等方面的差异。其中，在推理过程中，YOLOv5使用coupled head进行bbox解码，而YOLOv8使用decoupled head直接计算积分表示bbox。

YOLOv5的网络结构图如下所示：

YOLOv8的网络结构图如下所示：

说明：关于YOLOv8的简略网络架构图后续会推出，欢迎关注~！

YOLOv8的具体改进如下：

• Backbone：使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；
• PAN-FPN：YOLOv8依旧使用了PAN的思想，不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到，YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的CBS 1*1的卷积结构删除了，同时也将C3模块替换为了C2f模块；
• Decoupled-Head：YOLOv8使用了Decoupled-Head；即通过两个头分别输出cls与reg的输出；
• Anchor-Free：YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base，使用了Anchor-Free的思想；
• Loss：YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失（实际训练中并未使用），使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失；
• label assignmet：YOLOv8抛弃了以往的IoU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式。

💥💥3.2 性能评价

YOLOv8是一种目标检测算法，它在YOLOv7的基础上进行了改进和优化。下面是YOLOv8的优缺点：

优点：

1. 高速度：YOLOv8是一种实时目标检测算法，具有较快的检测速度。它通过将目标检测任务转化为单次前向传播的问题，实现了实时检测。
2. 高准确率：YOLOv8采用了一系列的改进措施，如使用更深的网络结构、引入注意力机制等，提高了检测的准确率。
3. 多尺度检测：YOLOv8使用了多尺度检测策略，可以检测不同大小的目标。它通过在不同尺度下进行检测，并将结果融合，提高了检测的鲁棒性和准确性。

缺点：

1. 目标小尺寸检测效果较差：由于YOLOv8采用了多尺度检测策略，对于小尺寸的目标检测效果相对较差。这是因为小目标在低分辨率下容易丢失细节信息。
2. 对密集目标的检测效果较差：YOLOv8在处理密集目标时可能会出现重叠检测的问题，导致检测结果不准确。
3. 训练需要大量的数据和计算资源：为了获得较好的检测效果，YOLOv8需要大量的标注数据和计算资源进行训练，这对于一些资源有限的场景可能存在挑战。

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