【YOLOv8】

1、yolov8 介绍

YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1 月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本

官方开源地址：

• https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/v8.2.103

ultralytics-8.2.103 是最后一个版本的 v8，后续升级成了 v11

MMYOLO 开源地址：

• https://github.com/open-mmlab/mmyolo/blob/dev/configs/yolov8/

不过 ultralytics 并没有直接将开源库命名为 YOLOv8，而是直接使用 ultralytics 这个词，原因是 ultralytics 将这个库定位为算法框架，而非某一个特定算法，一个主要特点是可扩展性。

vs yolov5

2、创新点

一个新的骨干网络（c2f）

一个新的 Ancher-Free 检测头（解耦分类和回归）

一个新的损失函数（TaskAlignedAssigner 正负样本分配策略 + Distribution Focal Loss）

3、模型结构设计

3.1、backbone

更多的跨层连接

3.2、head

不再有之前的 objectness 分支，只有解耦的分类和回归分支，并且其回归分支使用了 Distribution Focal Loss

4、正负样本匹配策略

YOLOv8 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。

根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本。

$s$ 是标注类别对应的预测分值，$u$ 是预测框和 $gt$ 框的 iou

对于每一个 GT，对所有的预测框基于 GT 类别对应分类分数，预测框与 GT 的 IoU 的加权得到一个关联分类以及回归的对齐分数 alignment_metrics

对于每一个 GT，直接基于 alignment_metrics 对齐分数选取 topK 大的作为正样本

5、Loss

分类分支依然采用 BCE Loss

回归分支需要和 Distribution Focal Loss 中提出的积分形式表示法绑定，因此使用了 Distribution Focal Loss， 同时还使用了 CIoU Loss

6、Data Augmentation

数据增强方面和 YOLOv5 差距不大，只不过引入了 YOLOX 中提出的最后 10 个 epoch 关闭 Mosaic 的操作。

7、训练、推理

YOLOv8 的训练策略和 YOLOv5 没有啥区别，最大区别就是模型的训练总 epoch 数从 300 提升到了 500

YOLOv8 的推理过程和 YOLOv5 几乎一样，唯一差别在于前面需要对 Distribution Focal Loss 中的积分表示 bbox 形式进行解码，变成常规的 4 维度 bbox，后续计算过程就和 YOLOv5 一样了。

其推理和后处理过程为：

(1) bbox 积分形式转换为 4d bbox 格式

对 Head 输出的 bbox 分支进行转换，利用 Softmax 和 Conv 计算将积分形式转换为 4 维 bbox 格式

(2) 维度变换

YOLOv8 输出特征图尺度为 80x80、40x40 和 20x20 的三个特征图。Head 部分输出分类和回归共 6 个尺度的特征图。

将 3 个不同尺度的类别预测分支、bbox 预测分支进行拼接，并进行维度变换。为了后续方便处理，会将原先的通道维度置换到最后，类别预测分支 和 bbox 预测分支 shape 分别为 (b, 80x80+40x40+20x20, 80)=(b,8400,80)，(b,8400,4)。

(3) 解码还原到原图尺度

分类预测分支进行 Sigmoid 计算，而 bbox 预测分支需要进行解码，还原为真实的原图解码后 xyxy 格式。

(4) 阈值过滤

遍历 batch 中的每张图，采用 score_thr 进行阈值过滤。在这过程中还需要考虑 multi_label 和 nms_pre，确保过滤后的检测框数目不会多于 nms_pre。

(5) 还原到原图尺度和 nms

基于前处理过程，将剩下的检测框还原到网络输出前的原图尺度，然后进行 nms 即可。最终输出的检测框不能多于 max_per_img。

8、分割 Demo

from ultralytics import YOLO
import random
import cv2
import numpy as np
from tqdm import tqdm
import os
from natsort import natsorted"yolov8 segmentation"
if 1:model = YOLO("yolov8x-seg.pt")yolo_classes = list(model.names.values())# if you want all classesclasses_ids = [yolo_classes.index(clas) for clas in yolo_classes]colors = [random.choices(range(256), k=3) for _ in classes_ids]conf = 0.5pth = "/home/bryant/images/"tgt = "/home/bryant/v8x/"os.makedirs(tgt, exist_ok=True)for image in tqdm(natsorted(os.listdir(pth))):if ".jpg" not in image:continueimg = cv2.imread(os.path.join(pth, image))img_ori = img.copy()results = model.predict(img, conf=conf)# print(results)for result in results:if result:for mask, box in zip(result.masks.xy, result.boxes):if int(box.cls[0]) != 0:  # only segment humancontinuepoints = np.int32([mask])# cv2.polylines(img, points, True, (255, 0, 0), 1)color_number = classes_ids.index(int(box.cls[0]))mask = cv2.fillPoly(img, points, colors[color_number])mask_img = cv2.addWeighted(img_ori, 0.15, mask, 0.85, 0)# mask = cv2.fillPoly(zero, points, colors[color_number])# mask_img = 0.9*mask + 0.1*imgtry:cv2.imwrite(os.path.join(tgt, image), mask_img)except:cv2.imwrite(os.path.join(tgt, image), img_ori)

附录——V1~V8

附录——相关应用

1. 一种基于YOLO-v8的智能城市火灾探测改进方法（2023年09月22日）

参考

参考学习摘抄来自：

• positive666/yolo_research
• YOLOv8 深度详解！一文看懂，快速上手（2023年01月12日）
• 万字长文，彻底搞懂YOLOv8网络结构及代码实战！（2023年06月19日）