Y

Yolov8

由Ultralytics開發
YOLOv8 是 Ultralytics 開發的最新一代目標檢測模型,基於先前 YOLO 版本的成功構建,引入了新功能和改進,進一步提升性能和靈活性。
下載量 5,391
發布時間 : 1/31/2024

模型概述

YOLOv8 是一款前沿、最先進(SOTA)的模型,設計為快速、準確且易於使用,適用於廣泛的目標檢測與跟蹤、實例分割、圖像分類和姿態估計任務。

模型特點

多任務支持
支持目標檢測、實例分割、圖像分類和姿態估計等多種計算機視覺任務。
高性能
在速度和準確性之間取得平衡,適用於即時應用。
易於使用
提供簡單的命令行界面和 Python API,便於快速部署和使用。
靈活性
支持多種硬件平臺,包括 CPU、GPU 和移動設備。

模型能力

目標檢測
實例分割
圖像分類
姿態估計
目標跟蹤

使用案例

安防監控
即時目標檢測
用於監控攝像頭中的人、車輛等目標檢測。
高準確率和即時性能
自動駕駛
道路目標識別
識別道路上的車輛、行人、交通標誌等。
提升自動駕駛系統的感知能力
醫療影像
醫學圖像分析
用於醫學影像中的病灶檢測和分割。
輔助醫生進行診斷
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