目标检测跟踪模型YOLOv8 能快速识别和定位多个对象_目标检测yolov5

2月21日 消息:YOLOv8是一种先进的目标检测跟踪模型，它在图像或视频帧中能够快速准确地识别和定位多个对象，并能够跟踪它们的移动，同时将其分类。除了检测对象，YOLOv8还可以区分对象的确切轮廓，进行实例分割、估计人体的姿态、帮助识别和分析医学影像中的特定模式等多种计算机视觉任务。

项目地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics

YOLOv8的主要功能包括:

高速目标检测:YOLOv8继续保持YOLO系列模型的高速检测特性，能够实时处理视频流或高速分析静态图像中的目标。

高精度识别:通过改进的算法和网络结构，YOLOv8提高了目标检测的准确率，包括更好的边界框定位和分类准确性。

多平台兼容性:YOLOv8支持通过ONNX、OpenVINO、CoreML和TFLite等多种格式部署，增强了模型的可用性和兼容性，使其能够在各种硬件和平台上运行。

多任务能力:除了目标检测外，YOLOv8还支持实例分割、图像分类和姿态估计等任务，为多种视觉识别需求提供一站式解决方案。

YOLOv8提供了在COCO数据集上预训练的检测、分割和姿态模型，以及在ImageNet数据集上预训练的分类模型。通过与Roboflow、ClearML、Comet、Neural Magic和OpenVINO等领先的AI平台的集成，扩展了Ultralytics软件和AI模型的功能，优化了数据集标注、训练、可视化和模型管理等任务。

YOLOv8的应用场景非常广泛，包括但不限于:

YOLOv8是YOLO系列的最新版本，具有实例分割、姿势/关键点估计和分类等增强功能。