深度学习-52-AI应用实战之基于Yolo8的目标检测自动标注
文章目录
- 1 YOLOv8
- 1.1 YOLOV8的不同版本
- 1.2 可检测类别
- 1.3 数据说明
- 1.4 网络结构
- 1.5 算法核心步骤
- 2 目标检测的基本原理
- 2.1 安装yolov8(cpu版本)
- 2.2 图片检测
- 2.3 视频检测
- 2.4 自动标注
- 2.5 保存标注结果
- 3 参考附录
1 YOLOv8
YOLOv8是一种前沿的计算机视觉技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性。这种模型属于Ultralytics平台，它的优势在于速度快且准确率高，这得益于其"You Only Look Once"（你仅需看一遍）的工作原理。不仅如此，YOLOv8不仅限于检测任务，还拓展到了分类、分割、跟踪，甚至姿态估计等多个领域。
目标检测作为计算机视觉的重要任务之一，具有广泛的应用价值。例如，在交通管理中，可以通过实时车辆检测和跟踪来更好地管理交通流量；在智能监控中，可以用于识别异常行为或危险情况等。因此，YOLOv8这类高效准确的目标检测模型在各领域的应用具有重要意义。
1.1 YOLOV8的不同版本
(1)YOLOv8n-cs:这是系列中最轻量的模型，拥有最快的处理速度但准确率相对较低。适合资源有限或对速度要求较高的场景。
(2)YOLOv8s-cls:相比YOLOv8n，它在保持较高速度的同时，准确率有所提升。适合需要在速度和准确度之间取得平衡的应用。
(3)YOLOv8m-cls:在准确率上有显著提升，适合对准确度有更高要求，但仍然需要考虑处理速度的场景。
(4)YOLOv8l-cls: 更高