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description: Explore as emocionantes características do YOLOv8, a versão mais recente do nosso detector de objetos em tempo real! Saiba como as arquiteturas avançadas, modelos pré-treinados e o equilíbrio ideal entre precisão e velocidade tornam o YOLOv8 a escolha perfeita para as suas tarefas de detecção de objetos.
keywords: YOLOv8, Ultralytics, detector de objetos em tempo real, modelos pré-treinados, documentação, detecção de objetos, série YOLO, arquiteturas avançadas, precisão, velocidade
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# YOLOv8
## Visão Geral
O YOLOv8 é a versão mais recente da série YOLO de detectores de objetos em tempo real, oferecendo um desempenho de ponta em termos de precisão e velocidade. Construindo sobre as inovações das versões anteriores do YOLO, o YOLOv8 introduz novas características e otimizações que o tornam uma escolha ideal para diversas tarefas de detecção de objetos em uma ampla variedade de aplicações.
## Principais Características
- **Arquiteturas Avançadas de Backbone e Neck:** O YOLOv8 utiliza arquiteturas avançadas de backbone e neck, resultando em uma melhor extração de características e desempenho na detecção de objetos.
- **Anchor-free Split Ultralytics Head:** O YOLOv8 adota um head Ultralytics dividido sem ancoragem, o que contribui para uma melhor precisão e um processo de detecção mais eficiente em comparação com abordagens baseadas em âncoras.
- **Equilíbrio Otimizado entre Precisão e Velocidade:** Com foco em manter um equilíbrio ideal entre precisão e velocidade, o YOLOv8 é adequado para tarefas de detecção de objetos em tempo real em diversas áreas de aplicação.
- **Variedade de Modelos Pré-treinados:** O YOLOv8 oferece uma variedade de modelos pré-treinados para atender a diversas tarefas e requisitos de desempenho, tornando mais fácil encontrar o modelo adequado para o seu caso de uso específico.
## Tarefas e Modos Suportados
A série YOLOv8 oferece uma variedade de modelos, cada um especializado em tarefas específicas de visão computacional. Esses modelos são projetados para atender a diversos requisitos, desde a detecção de objetos até tarefas mais complexas, como segmentação de instâncias, detecção de poses/pontos-chave e classificação.
Cada variante da série YOLOv8 é otimizada para a respectiva tarefa, garantindo alto desempenho e precisão. Além disso, esses modelos são compatíveis com diversos modos operacionais, incluindo [Inferência](../modes/predict.md), [Validação](../modes/val.md), [Treinamento](../modes/train.md) e [Exportação](../modes/export.md), facilitando o uso em diferentes estágios de implantação e desenvolvimento.
| Modelo | Nomes de Arquivo | Tarefa | Inferência | Validação | Treinamento | Exportação |
|-------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|------------|-----------|-------------|------------|
| YOLOv8 | `yolov8n.pt` `yolov8s.pt` `yolov8m.pt` `yolov8l.pt` `yolov8x.pt` | [Detecção](../tasks/detect.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| YOLOv8-seg | `yolov8n-seg.pt` `yolov8s-seg.pt` `yolov8m-seg.pt` `yolov8l-seg.pt` `yolov8x-seg.pt` | [Segmentação de Instâncias](../tasks/segment.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| YOLOv8-pose | `yolov8n-pose.pt` `yolov8s-pose.pt` `yolov8m-pose.pt` `yolov8l-pose.pt` `yolov8x-pose.pt` `yolov8x-pose-p6.pt` | [Pose/Pontos-chave](../tasks/pose.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| YOLOv8-cls | `yolov8n-cls.pt` `yolov8s-cls.pt` `yolov8m-cls.pt` `yolov8l-cls.pt` `yolov8x-cls.pt` | [Classificação](../tasks/classify.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
Esta tabela fornece uma visão geral das variantes de modelos YOLOv8, destacando suas aplicações em tarefas específicas e sua compatibilidade com diversos modos operacionais, como inferência, validação, treinamento e exportação. Ela demonstra a versatilidade e robustez da série YOLOv8, tornando-os adequados para diversas aplicações em visão computacional.
## Métricas de Desempenho
!!! Desempenho
=== "Detecção (COCO)"
Consulte a [Documentação de Detecção](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/) para exemplos de uso com esses modelos treinados no conjunto de dados [COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco/), que inclui 80 classes pré-treinadas.
| Modelo | tamanho<br><sup>(pixels) | mAP<sup>val<br>50-95 | Velocidade<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | Velocidade<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | parâmetros<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) |
| --------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------- | -------------------- | ----------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------- | ------------------ |
| [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8n.pt) | 640 | 37,3 | 80,4 | 0,99 | 3,2 | 8,7 |
| [YOLOv8s](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8s.pt) | 640 | 44,9 | 128,4 | 1,20 | 11,2 | 28,6 |
| [YOLOv8m](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8m.pt) | 640 | 50,2 | 234,7 | 1,83 | 25,9 | 78,9 |
| [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8l.pt) | 640 | 52,9 | 375,2 | 2,39 | 43,7 | 165,2 |
| [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8x.pt) | 640 | 53,9 | 479,1 | 3,53 | 68,2 | 257,8 |
=== "Detecção (Open Images V7)"
Consulte a [Documentação de Detecção](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/) para exemplos de uso com esses modelos treinados no conjunto de dados [Open Images V7](https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/open-images-v7/), que inclui 600 classes pré-treinadas.
| Modelo | tamanho<br><sup>(pixels) | mAP<sup>val<br>50-95 | Velocidade<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | Velocidade<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | parâmetros<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) |
| ----------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------- | -------------------- | ----------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------- | ------------------ |
| [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8n-oiv7.pt) | 640 | 18,4 | 142,4 | 1,21 | 3,5 | 10,5 |
| [YOLOv8s](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8s-oiv7.pt) | 640 | 27,7 | 183,1 | 1,40 | 11,4 | 29,7 |
| [YOLOv8m](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8m-oiv7.pt) | 640 | 33,6 | 408,5 | 2,26 | 26,2 | 80,6 |
| [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8l-oiv7.pt) | 640 | 34,9 | 596,9 | 2,43 | 44,1 | 167,4 |
| [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8x-oiv7.pt) | 640 | 36,3 | 860,6 | 3,56 | 68,7 | 260,6 |
=== "Segmentação (COCO)"
Consulte a [Documentação de Segmentação](https://docs.ultralytics.com/tasks/segment/) para exemplos de uso com esses modelos treinados no conjunto de dados [COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/coco/), que inclui 80 classes pré-treinadas.
| Modelo | tamanho<br><sup>(pixels) | mAP<sup>box<br>50-95 | mAP<sup>máscara<br>50-95 | Velocidade<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | Velocidade<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | parâmetros<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) |
| ---------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------- | -------------------- | ------------------------ | ----------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------- | ------------------ |
| [YOLOv8n-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/yolov8x-seg.pt) | 640 | 53,4 | 43,4 | 712,1 | 4,02 | 71,8 | 344,1 |
=== "Classificação (ImageNet)"
Consulte a [Documentação de Classificação](https://docs.ultralytics.com/tasks/classify/) para exemplos de uso com esses modelos treinados no conjunto de dados [ImageNet](https://docs.ultralytics.com/datasets/classify/imagenet/), que inclui 1000 classes pré-treinadas.
| Modelo | tamanho<br><sup>(pixels) | acurácia<br><sup>top1 | acurácia<br><sup>top5 | Velocidade<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | Velocidade<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | parâmetros<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) a 640 |
| ------------------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------- | --------------------- | --------------------- | ----------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------- | ------------------------ |
| [YOLOv8n-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/yolov8x-cls.pt) | 224 | 78,4 | 94,3 | 232,0 | 1,01 | 57,4 | 154,8 |
=== "Pose (COCO)"
Consulte a [Documentação de Estimativa de Pose](https://docs.ultralytics.com/tasks/segment/) para exemplos de uso com esses modelos treinados no conjunto de dados [COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/pose/coco/), que inclui 1 classe pré-treinada, 'person'.
| Modelo | tamanho<br><sup>(pixels) | mAP<sup>pose<br>50-95 | mAP<sup>pose<br>50 | Velocidade<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | Velocidade<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | parâmetros<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) |
| ---------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------- | --------------------- | ------------------ | ----------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------- | ------------------ |
| [YOLOv8n-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/yolov8x-pose-p6.pt) | 1280 | 71,6 | 91,2 | 4088,7 | 10,04 | 99,1 | 1066,4 |
## Exemplos de Uso
Este exemplo fornece exemplos simples de treinamento e inferência do YOLOv8. Para a documentação completa desses e outros [modos](../modes/index.md), consulte as páginas de documentação [Predict](../modes/predict.md), [Train](../modes/train.md), [Val](../modes/val.md) e [Export](../modes/export.md).
Observe que o exemplo abaixo é para modelos YOLOv8 de [Detecção](../tasks/detect.md) para detecção de objetos. Para outras tarefas suportadas, consulte a documentação de [Segmentação](../tasks/segment.md), [Classificação](../tasks/classify.md) e [Pose](../tasks/pose.md).
!!! Example "Exemplo"
=== "Python"
Modelos pré-treinados `*.pt` PyTorch, bem como arquivos de configuração `*.yaml`, podem ser passados para a classe `YOLO()` para criar uma instância do modelo em Python:
```python
from ultralytics import YOLO
# Carregar um modelo YOLOv8n pré-treinado para COCO
model = YOLO('yolov8n.pt')
# Exibir informações do modelo (opcional)
model.info()
# Treinar o modelo no exemplo de conjunto de dados COCO8 por 100 épocas
results = model.train(data='coco8.yaml', epochs=100, imgsz=640)
# Executar inferência com o modelo YOLOv8n na imagem 'bus.jpg'
results = model('caminho/para/bus.jpg')
```
=== "CLI"
Comandos da CLI estão disponíveis para executar os modelos diretamente:
```bash
# Carregar um modelo YOLOv8n pré-treinado para COCO e treiná-lo no exemplo de conjunto de dados COCO8 por 100 épocas
yolo train model=yolov8n.pt data=coco8.yaml epochs=100 imgsz=640
# Carregar um modelo YOLOv8n pré-treinado para COCO e executar inferência na imagem 'bus.jpg'
yolo predict model=yolov8n.pt source=caminho/para/bus.jpg
```
## Citações e Reconhecimentos
Se você utilizar o modelo YOLOv8 ou qualquer outro software deste repositório em seu trabalho, por favor cite-o utilizando o formato abaixo:
!!! 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}
}
```
Observe que o DOI está pendente e será adicionado à citação assim que estiver disponível. Os modelos YOLOv8 são disponibilizados sob as licenças [AGPL-3.0](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/LICENSE) e [Enterprise](https://ultralytics.com/license).