---
comments: true
description: Изучите захватывающие возможности YOLOv8, последней версии нашего детектора объектов в реальном времени! Узнайте, как передовая архитектура, предварительно обученные модели и оптимальное сочетание точности и скорости делают YOLOv8 идеальным выбором для ваших задач по обнаружению объектов.
keywords: YOLOv8, Ultralytics, детектор объектов в реальном времени, предварительно обученные модели, документация, обнаружение объектов, серия YOLO, передовая архитектура, точность, скорость
---
# YOLOv8
## Обзор
YOLOv8 - это последняя версия в серии детекторов объектов в реальном времени YOLO, обеспечивающая передовую производительность в терминах точности и скорости. Основываясь на достижениях предыдущих версий YOLO, YOLOv8 вводит новые возможности и оптимизации, делая его идеальным выбором для различных задач по обнаружению объектов в широком спектре приложений.
## Основные возможности
- **Передовые архитектуры основы и шеи:** YOLOv8 использует передовые архитектуры основы и шеи, что приводит к улучшенному извлечению признаков и производительности обнаружения объектов.
- **Ключевая голова Ultralytics без якорей:** YOLOv8 применяет ключевую голову Ultralytics без якорей, что способствует более точному обнаружению и более эффективному процессу обнаружения по сравнению с якорными подходами.
- **Оптимальное сочетание точности и скорости:** С основным акцентом на поддержании оптимального баланса между точностью и скоростью, YOLOv8 подходит для задач обнаружения объектов в режиме реального времени в различных областях применения.
- **Разнообразие предварительно обученных моделей:** YOLOv8 предлагает ряд предварительно обученных моделей для различных задач и требований к производительности, что упрощает выбор подходящей модели для конкретного случая использования.
## Поддерживаемые задачи и режимы работы
Серия YOLOv8 предлагает разнообразные модели, каждая из которых специализирована для конкретных задач в компьютерном зрении. Эти модели разработаны для удовлетворения различных требований, от обнаружения объектов до более сложных задач, таких как сегментация экземпляров, определение позы/ключевых точек и классификация.
Каждая вариация серии YOLOv8 оптимизирована для своей соответствующей задачи, обеспечивая высокую производительность и точность. Кроме того, эти модели совместимы со множеством режимов работы, включая [Вывод](../modes/predict.md), [Проверку](../modes/val.md), [Обучение](../modes/train.md) и [Экспорт](../modes/export.md), что облегчает их использование на различных этапах развертывания и разработки.
| Модель | Названия файлов | Задача | Вывод | Проверка | Обучение | Экспорт |
|-------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------|-------|----------|----------|---------|
| YOLOv8 | `yolov8n.pt` `yolov8s.pt` `yolov8m.pt` `yolov8l.pt` `yolov8x.pt` | [Обнаружение](../tasks/detect.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| YOLOv8-seg | `yolov8n-seg.pt` `yolov8s-seg.pt` `yolov8m-seg.pt` `yolov8l-seg.pt` `yolov8x-seg.pt` | [Сегментация экземпляров](../tasks/segment.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| YOLOv8-pose | `yolov8n-pose.pt` `yolov8s-pose.pt` `yolov8m-pose.pt` `yolov8l-pose.pt` `yolov8x-pose.pt` `yolov8x-pose-p6.pt` | [Поза/ключевые точки](../tasks/pose.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| YOLOv8-cls | `yolov8n-cls.pt` `yolov8s-cls.pt` `yolov8m-cls.pt` `yolov8l-cls.pt` `yolov8x-cls.pt` | [Классификация](../tasks/classify.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
Данная таблица предоставляет обзор вариантов моделей YOLOv8, подчеркивая их применимость к конкретным задачам и их совместимость с различными режимами работы, такими как Вывод, Проверка, Обучение и Экспорт. Это демонстрирует гибкость и надежность серии YOLOv8, что делает их подходящими для широкого спектра приложений в компьютерном зрении.
## Показатели производительности
!!! Производительность
=== "Обнаружение (COCO)"
См. [Документацию по обнаружению](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/) для примеров использования этих моделей, обученных на [COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco/), включающих 80 предварительно обученных классов.
| Модель | размер<br><sup>(пиксели) | mAP<sup>val<br>50-95 | Скорость<br><sup>CPU ONNX<br>(мс) | Скорость<br><sup>A100 TensorRT<br>(мс) | параметры<br><sup>(М) | FLOPs<br><sup>(Б) |
| ------------------------------------------------------------------------------------ | --------------------- | -------------------- | ------------------------------ | ----------------------------------- | ------------------ | ----------------- |
| [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt) | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 |
| [YOLOv8s](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s.pt) | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 11.2 | 28.6 |
| [YOLOv8m](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m.pt) | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 25.9 | 78.9 |
| [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l.pt) | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 43.7 | 165.2 |
| [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x.pt) | 640 | 53.9 | 479.1 | 3.53 | 68.2 | 257.8 |
=== "Обнаружение (Open Images V7)"
См. [Документацию по обнаружению](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/) для примеров использования этих моделей, обученных на [Open Image V7](https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/open-images-v7/), включающих 600 предварительно обученных классов.
| Модель | размер<br><sup>(пиксели) | mAP<sup>val<br>50-95 | Скорость<br><sup>CPU ONNX<br>(мс) | Скорость<br><sup>A100 TensorRT<br>(мс) | параметры<br><sup>(М) | FLOPs<br><sup>(Б) |
| ----------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------- | -------------------- | ------------------------------ | ----------------------------------- | ------------------ | ----------------- |
| [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-oiv7.pt) | 640 | 18.4 | 142.4 | 1.21 | 3.5 | 10.5 |
| [YOLOv8s](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-oiv7.pt) | 640 | 27.7 | 183.1 | 1.40 | 11.4 | 29.7 |
| [YOLOv8m](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-oiv7.pt) | 640 | 33.6 | 408.5 | 2.26 | 26.2 | 80.6 |
| [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-oiv7.pt) | 640 | 34.9 | 596.9 | 2.43 | 44.1 | 167.4 |
| [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-oiv7.pt) | 640 | 36.3 | 860.6 | 3.56 | 68.7 | 260.6 |
=== "Сегментация (COCO)"
См. [Документацию по сегментации](https://docs.ultralytics.com/tasks/segment/) для примеров использования этих моделей, обученных на [COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/coco/), включающих 80 предварительно обученных классов.
| Модель | размер<br><sup>(пиксели) | mAP<sup>box<br>50-95 | mAP<sup>mask<br>50-95 | Скорость<br><sup>CPU ONNX<br>(мс) | Скорость<br><sup>A100 TensorRT<br>(мс) | параметры<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(Б) |
| -------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------- | -------------------- | --------------------- | ------------------------------ | ----------------------------------- | ------------------ | ----------------- |
| [YOLOv8n-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-seg.pt) | 640 | 36.7 | 30.5 | 96.1 | 1.21 | 3.4 | 12.6 |
| [YOLOv8s-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-seg.pt) | 640 | 44.6 | 36.8 | 155.7 | 1.47 | 11.8 | 42.6 |
| [YOLOv8m-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-seg.pt) | 640 | 49.9 | 40.8 | 317.0 | 2.18 | 27.3 | 110.2 |
| [YOLOv8l-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-seg.pt) | 640 | 52.3 | 42.6 | 572.4 | 2.79 | 46.0 | 220.5 |
| [YOLOv8x-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-seg.pt) | 640 | 53.4 | 43.4 | 712.1 | 4.02 | 71.8 | 344.1 |
=== "Классификация (ImageNet)"
См. [Документацию по классификации](https://docs.ultralytics.com/tasks/classify/) для примеров использования этих моделей, обученных на [ImageNet](https://docs.ultralytics.com/datasets/classify/imagenet/), включающих 1000 предварительно обученных классов.
| Модель | размер<br><sup>(пиксели) | acc<br><sup>top1 | acc<br><sup>top5 | Скорость<br><sup>CPU ONNX<br>(мс) | Скорость<br><sup>A100 TensorRT<br>(мс) | параметры<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(Б) при 640 |
| -------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------- | ---------------- | ---------------- | ------------------------------ | ----------------------------------- | ------------------ | ------------------------ |
| [YOLOv8n-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-cls.pt) | 224 | 66.6 | 87.0 | 12.9 | 0.31 | 2.7 | 4.3 |
| [YOLOv8s-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-cls.pt) | 224 | 72.3 | 91.1 | 23.4 | 0.35 | 6.4 | 13.5 |
| [YOLOv8m-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-cls.pt) | 224 | 76.4 | 93.2 | 85.4 | 0.62 | 17.0 | 42.7 |
| [YOLOv8l-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-cls.pt) | 224 | 78.0 | 94.1 | 163.0 | 0.87 | 37.5 | 99.7 |
| [YOLOv8x-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-cls.pt) | 224 | 78.4 | 94.3 | 232.0 | 1.01 | 57.4 | 154.8 |
=== "Поза (COCO)"
См. [Документацию по оценке позы](https://docs.ultralytics.com/tasks/segment/) для примеров использования этих моделей, обученных на [COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/pose/coco/), включающих 1 предварительно обученный класс - 'person'.
| Модель | размер<br><sup>(пиксели) | mAP<sup>pose<br>50-95 | mAP<sup>pose<br>50 | Скорость<br><sup>CPU ONNX<br>(мс) | Скорость<br><sup>A100 TensorRT<br>(мс) | параметры<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(Б) |
| ---------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------- | --------------------- | ------------------ | ------------------------------ | ----------------------------------- | ------------------ | ----------------- |
| [YOLOv8n-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-pose.pt) | 640 | 50.4 | 80.1 | 131.8 | 1.18 | 3.3 | 9.2 |
| [YOLOv8s-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-pose.pt) | 640 | 60.0 | 86.2 | 233.2 | 1.42 | 11.6 | 30.2 |
| [YOLOv8m-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-pose.pt) | 640 | 65.0 | 88.8 | 456.3 | 2.00 | 26.4 | 81.0 |
| [YOLOv8l-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-pose.pt) | 640 | 67.6 | 90.0 | 784.5 | 2.59 | 44.4 | 168.6 |
| [YOLOv8x-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-pose.pt) | 640 | 69.2 | 90.2 | 1607.1 | 3.73 | 69.4 | 263.2 |
| [YOLOv8x-pose-p6](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-pose-p6.pt) | 1280 | 71.6 | 91.2 | 4088.7 | 10.04 | 99.1 | 1066.4 |
## Примеры использования
В этом примере представлены простые примеры обучения и вывода с использованием YOLOv8. Для полной документации об этих и других [режимах](../modes/index.md) см. страницы документации по [Предсказанию](../modes/predict.md), [Обучению](../modes/train.md), [Проверке](../modes/val.md) и [Экспорту](../modes/export.md).
Обратите внимание, что приведенный ниже пример относится к моделям YOLOv8 для [Детекции](../tasks/detect.md) объектов. Для дополнительных поддерживаемых задач см. документацию по [Сегментации](../tasks/segment.md), [Классификации](../tasks/classify.md) и [Позе](../tasks/pose.md).
!!! Example "Пример"
=== "Python"
Предварительно обученные модели PyTorch `*.pt`, а также файлы конфигурации `*.yaml` могут быть переданы классу `YOLO()` для создания экземпляра модели на Python:
```python
from ultralytics import YOLO
# Загрузите предварительно обученную модель YOLOv8n для COCO
model = YOLO('yolov8n.pt')
# Отобразить информацию о модели (по желанию)
model.info()
# Обучите модель на примере набора данных COCO8 в течение 100 эпох
results = model.train(data='coco8.yaml', epochs=100, imgsz=640)
# Выполните вывод с использованием модели YOLOv8n на изображении 'bus.jpg'
results = model('путь/к/изображению/bus.jpg')
```
=== "CLI"
Доступны команды CLI для прямого запуска моделей:
```bash
# Загрузите предварительно обученную модель YOLOv8n для COCO и обучите ее на примере набора данных COCO8 в течение 100 эпох
yolo train model=yolov8n.pt data=coco8.yaml epochs=100 imgsz=640
# Загрузить предварительно обученную модель YOLOv8n для COCO и выполнить вывод на изображении 'bus.jpg'
yolo predict model=yolov8n.pt source=path/to/bus.jpg
```
## Цитирование и благодарности
Если вы используете модель YOLOv8 или любое другое программное обеспечение из этого репозитория в своей работе, пожалуйста, процитируйте его в следующем формате:
!!! Quote ""
=== "BibTeX"
```bibtex
@software{yolov8_ultralytics,
author = {Glenn Jocher and Ayush Chaurasia and Jing Qiu},
title = {Ultralytics YOLOv8},
version = {8.0.0},
year = {2023},
url = {https://github.com/ultralytics/ultralytics},
orcid = {0000-0001-5950-6979, 0000-0002-7603-6750, 0000-0003-3783-7069},
license = {AGPL-3.0}
}
```
Обратите внимание, что идентификатор цифрового объекта (DOI) находится на стадии получения и будет добавлен в цитирование, как только он станет доступным. Модели YOLOv8 предоставляются под лицензией [AGPL-3.0](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/LICENSE) и лицензией [Enterprise](https://ultralytics.com/license).