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YOLOv8配置文件yolov8.yaml解读

news 2025/11/7 7:18:41
  • 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
  • 🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制

位置

该文件的位置位于 ./ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml

模型参数配置

# Parameters
nc: 80  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPss: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPsm: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPsx: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs
  • nc 是分类的数量
  • scales 下设置了不同模型的规模权重
  • depth 深度，控制子模块的数量 = int(number * depth)
  • width 宽度，控制卷积核的数量 = int(number * width)
  • max_channels 最大通道数

backbone 模块配置

# YOLOv8.0n backbone
backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4- [-1, 3, C2f, [128, True]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8- [-1, 6, C2f, [256, True]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16- [-1, 6, C2f, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32- [-1, 3, C2f, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9
  • from 表示当前模块的输入来自哪一层的输出 ，-1表示来自上一层的输出 ，层编号从0开始计
  • repeats 表示当前模块的理论重复次数，实际的重复次数正是要根据上面的规模权重来计算后得到，这个参数会影响网络的整体深度
  • module 模块类名，通过这个类名在common.py中寻找相应的类，进行模块化的搭建网络
  • args 是一个列表，提供了模块搭建所需要的参数，channel, kernel_size, stride, padding, bias等。

head 模块配置

# YOLOv8.0n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4- [-1, 3, C2f, [512]]  # 12- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3- [-1, 3, C2f, [256]]  # 15 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 12], 1, Concat, [1]]  # cat head P4- [-1, 3, C2f, [512]]  # 18 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 9], 1, Concat, [1]]  # cat head P5- [-1, 3, C2f, [1024]]  # 21 (P5/32-large)- [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

这里配置的是模型的head部分，其结构和使用规则与backbone一致

任务

根据提供的yolov8n yolov8s的模型输出，推测yolov8l的模型输出

yolov8n

from  n    params  module                                       arguments                     0                  -1  1       464  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [3, 16, 3, 2]                 1                  -1  1      4672  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [16, 32, 3, 2]                2                  -1  1      7360  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [32, 32, 1, True]             3                  -1  1     18560  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [32, 64, 3, 2]                4                  -1  2     49664  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [64, 64, 2, True]             5                  -1  1     73984  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [64, 128, 3, 2]               6                  -1  2    197632  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [128, 128, 2, True]           7                  -1  1    295424  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [128, 256, 3, 2]              8                  -1  1    460288  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [256, 256, 1, True]           9                  -1  1    164608  ultralytics.nn.modules.block.SPPF            [256, 256, 5]                 10                  -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample         [None, 2, 'nearest']          11             [-1, 6]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]                           12                  -1  1    148224  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [384, 128, 1]                 13                  -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample         [None, 2, 'nearest']          14             [-1, 4]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]                           15                  -1  1     37248  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [192, 64, 1]                  16                  -1  1     36992  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [64, 64, 3, 2]                17            [-1, 12]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]                           18                  -1  1    123648  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [192, 128, 1]                 19                  -1  1    147712  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [128, 128, 3, 2]              20             [-1, 9]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]                           21                  -1  1    493056  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [384, 256, 1]                 22        [15, 18, 21]  1    897664  ultralytics.nn.modules.head.Detect           [80, [64, 128, 256]]          
YOLOv8n summary: 225 layers, 3157200 parameters, 3157184 gradients, 8.9 GFLOPs

yolov8s

                from  n    params  module                                       arguments                     0                  -1  1       928  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [3, 32, 3, 2]                 1                  -1  1     18560  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [32, 64, 3, 2]                2                  -1  1     29056  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [64, 64, 1, True]             3                  -1  1     73984  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [64, 128, 3, 2]               4                  -1  2    197632  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [128, 128, 2, True]           5                  -1  1    295424  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [128, 256, 3, 2]              6                  -1  2    788480  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [256, 256, 2, True]           7                  -1  1   1180672  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [256, 512, 3, 2]              8                  -1  1   1838080  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [512, 512, 1, True]           9                  -1  1    656896  ultralytics.nn.modules.block.SPPF            [512, 512, 5]                 10                  -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample         [None, 2, 'nearest']          11             [-1, 6]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]                           12                  -1  1    591360  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [768, 256, 1]                 13                  -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample         [None, 2, 'nearest']          14             [-1, 4]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]                           15                  -1  1    148224  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [384, 128, 1]                 16                  -1  1    147712  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [128, 128, 3, 2]              17            [-1, 12]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]                           18                  -1  1    493056  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [384, 256, 1]                 19                  -1  1    590336  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [256, 256, 3, 2]              20             [-1, 9]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]                           21                  -1  1   1969152  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [768, 512, 1]                 22        [15, 18, 21]  1   2147008  ultralytics.nn.modules.head.Detect           [80, [128, 256, 512]]         
YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients, 28.8 GFLOPs

yolov8l

通过对比最上面的scales和上面两个输出，可以发现，卷积核大小被width来控制，模块重复次数由depth来控制，对照可以写下v8l的输出

                   from  n    params  module                                       arguments                     0                  -1  1      1856  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [3, 64, 3, 2]                 1                  -1  1     73984  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [64, 128, 3, 2]               2                  -1  3    279808  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [128, 128, 3, True]           3                  -1  1    295424  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [128, 256, 3, 2]              4                  -1  6   2101248  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [256, 256, 6, True]           5                  -1  1   1180672  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [256, 512, 3, 2]              6                  -1  6   8396800  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [512, 512, 6, True]           7                  -1  1   2360320  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [512, 512, 3, 2]              8                  -1  3   4461568  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [512, 512, 3, True]           9                  -1  1    656896  ultralytics.nn.modules.block.SPPF            [512, 512, 5]                 10                  -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample         [None, 2, 'nearest']          11             [-1, 6]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]                           12                  -1  3   4723712  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [1024, 512, 3]                13                  -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample         [None, 2, 'nearest']          14             [-1, 4]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]                           15                  -1  3   1247744  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [768, 256, 3]                 16                  -1  1    590336  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [256, 256, 3, 2]              17            [-1, 12]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]                           18                  -1  3   4592640  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [768, 512, 3]                 19                  -1  1   2360320  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [512, 512, 3, 2]              20             [-1, 9]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]                           21                  -1  3   4723712  ultralytics.nn.modules.block.C2f             [1024, 512, 3]                22        [15, 18, 21]  1   5644480  ultralytics.nn.modules.head.Detect           [80, [256, 512, 512]]

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编程日记 2023/12/10 18:01:06

Flutter笔记：滑块及其实现分析1

Flutter笔记 滑块分析1 作者：李俊才 （jcLee95）：https://blog.csdn.net/qq_28550263 邮箱 ：291148484163.com 本文地址：https://blog.csdn.net/qq_28550263/article/details/134900784 本文从设计角度&#…...

编程日记 2023/12/10 18:00:05

【React Hooks】useReducer()

useReducer 的三个参数是可选的，默认就是initialState，如果在调用的时候传递第三个参数那么他就会改变为你传递的参数，实际开发不建议这样写。会增加代码的不可读性。 使用方法： 必须将 useReducer 的第一个参数（函数…...

编程日记 2023/12/10 17:59:04

如何把kubernetes pod中的文件拷贝到宿主机上或者把宿主机上文件拷贝到kubernetes pod中

1. 创建一个 Kubernetes Pod 首先&#xff0c;下面是一个示例Pod的定义文件&#xff08;pod.yaml&#xff09;&#xff1a; cat > nginx.yaml << EOF apiVersion: v1 kind: Pod metadata:name: my-nginx spec:containers:- name: nginximage: nginx EOF kubectl app…...

编程日记 2023/12/10 17:58:03

Android 13 - Media框架（20）- ACodec（二）

这一节开始我们就来学习 ACodec 的实现 1、创建 ACodec ACodec 是在 MediaCodec 中创建的&#xff0c;这里先贴出创建部分的代码&#xff1a; mCodec mGetCodecBase(name, owner);if (mCodec NULL) {ALOGE("Getting codec base with name %s (owner%s) failed", n…...

编程日记 2023/12/10 17:50:57

TCP单聊和UDP群聊

TCP协议单聊 服务端&#xff1a; import java.awt.BorderLayout; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.util.V…...

编程日记 2023/12/10 17:48:53

智能优化算法应用：基于鲸鱼算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用&#xff1a;基于鲸鱼算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用&#xff1a;基于鲸鱼算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.鲸鱼算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MA…...

编程日记 2023/12/10 17:46:52

TortoiseGit 小乌龟svn客户端软件查看仓库地址

进入代码路径...

编程日记 2023/12/10 17:44:50

uniapp微信小程序分包，小程序分包

前言&#xff0c;都知道我是一个后端开发、所以今天来写一下uniapp。 起因是美工给我的切图太大&#xff0c;微信小程序不让了&#xff0c;在网上找了一大堆分包的文章&#xff0c;我心思我照着写的啊&#xff0c;怎么就一直报错呢&#xff1f; 错误原因 tabBar的页面被我放在分…...

编程日记 2023/12/10 17:42:48

『Linux升级路』进度条小程序

一、预备知识 在编写『Linux升级路』进度条小程序之前&#xff0c;我们需要了解一些预备知识。本文将详细介绍缓冲区和回车换行的概念。 1.1 缓冲区 缓冲区是计算机内存中的一块区域&#xff0c;用于临时存储数据。在编程中&#xff0c;我们经常使用缓冲区来临时保存数据&am…...

编程日记 2023/12/10 17:35:43

使用rust slint开发桌面应用

安装QT5&#xff0c;过程省略 安装rust&#xff0c;过程省略 创建工程 cargo new slint_demo 在cargo.toml添加依赖 [dependencies] slint "1.1.1" [build-dependencies] slint-build "1.1.1" 创建build.rs fn main() {slint_build::compile(&quo…...

编程日记 2023/12/10 17:34:42

Flutter桌面应用程序定义系统托盘Tray

文章目录 概念实现方案1. tray_manager依赖库支持平台实现步骤 2. system_tray依赖库支持平台实现步骤 3. 两种方案对比4. 注意事项5. 话题拓展 概念 系统托盘&#xff1a;系统托盘是一种用户界面元素&#xff0c;通常出现在操作系统的任务栏或桌面顶部。它是一个水平的狭长区…...

编程日记 2023/12/10 17:27:34

docker：安装mysql以及最佳实践

文章目录 1、拉取镜像2、运行容器3、进入容器方式一方式二方式三容器进入后连接mysql和在宿主机连接mysql的区别 持久化数据持久化数据最佳实践 1、拉取镜像 docker pull mysql2、运行容器 docker run -d -p 3307:3306 --name mysql-container -e MYSQL_ROOT_PASSWORD123456 …...

编程日记 2023/12/10 17:26:34

uniapp实战 —— 自定义顶部导航栏

效果预览 下图中的红框区域 范例代码 src\pages.json 配置隐藏默认顶部导航栏 "navigationStyle": "custom", // 隐藏默认顶部导航src\pages\index\components\CustomNavbar.vue 封装自定义顶部导航栏的组件&#xff08;要点在于&#xff1a;获取屏幕边界…...

编程日记 2023/12/10 17:23:31

中国移动频段划分

1、900MHz&#xff08;Band8&#xff09;上行&#xff1a;889-904MHz&#xff0c;下行&#xff1a;934-949MHz&#xff0c;带宽共计15MHz&#xff0c;目前部署&#xff1a;2G/NB-IoT/4G 2、1800MHz&#xff08;Band3&#xff09;上行&#xff1a;1710-1735MHz&#xff0c;下行…...

编程日记 2023/12/10 17:22:31

《PySpark大数据分析实战》-01.关于数据

&#x1f4cb; 博主简介 &#x1f496; 作者简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是wux_labs。&#x1f61c; 热衷于各种主流技术&#xff0c;热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。 通过了TiDB数据库专员&#xff08;PCTA&#xff09;、TiDB数据库专家&#xff08;PCTP…...

编程日记 2023/12/10 17:18:27

Qt/C++视频监控拉流显示/各种rtsp/rtmp/http视频流/摄像头采集/视频监控回放/录像存储

一、前言 本视频播放组件陆陆续续写了6年多&#xff0c;一直在持续更新迭代&#xff0c;视频监控行业客户端软件开发首要需求就是拉流显示&#xff0c;比如给定一个rtsp视频流地址&#xff0c;你需要在软件上显示实时画面&#xff0c;其次就是录像保存&#xff0c;再次就是一些…...

编程日记 2023/12/10 17:16:25

《Qt C++ 与 OpenCV：解锁视频播放程序设计的奥秘》

引言：探索视频播放程序设计之旅 在当今数字化时代，多媒体应用已渗透到我们生活的方方面面，从日常的视频娱乐到专业的视频监控、视频会议系统，视频播放程序作为多媒体应用的核心组成部分，扮演着至关重要的角色。无论是在个人电脑、移动设备还是智能电视等平台上，用户都期望…...

编程新知 2025/10/30 18:11:14

家政维修平台实战20：权限设计

目录 1 获取工人信息2 搭建工人入口3 权限判断总结 目前我们已经搭建好了基础的用户体系&#xff0c;主要是分成几个表&#xff0c;用户表我们是记录用户的基础信息&#xff0c;包括手机、昵称、头像。而工人和员工各有各的表。那么就有一个问题&#xff0c;不同的角色&#xf…...

编程新知 2025/11/5 0:09:22

五年级数学知识边界总结思考-下册

目录 一、背景二、过程1.观察物体小学五年级下册“观察物体”知识点详解&#xff1a;由来、作用与意义**一、知识点核心内容****二、知识点的由来&#xff1a;从生活实践到数学抽象****三、知识的作用&#xff1a;解决实际问题的工具****四、学习的意义&#xff1a;培养核心素养…...

编程新知 2025/10/7 4:57:55

srs linux

下载编译运行 git clone https:///ossrs/srs.git ./configure --h265on make 编译完成后即可启动SRS # 启动 ./objs/srs -c conf/srs.conf # 查看日志 tail -n 30 -f ./objs/srs.log 开放端口 默认RTMP接收推流端口是1935&#xff0c;SRS管理页面端口是8080&#xff0c;可…...

编程新知 2025/11/7 1:50:13

Spring Boot面试题精选汇总

&#x1f91f;致敬读者 &#x1f7e9;感谢阅读&#x1f7e6;笑口常开&#x1f7ea;生日快乐⬛早点睡觉 &#x1f4d8;博主相关 &#x1f7e7;博主信息&#x1f7e8;博客首页&#x1f7eb;专栏推荐&#x1f7e5;活动信息 文章目录 Spring Boot面试题精选汇总⚙️ **一、核心概…...

编程新知 2025/9/24 23:08:17

3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I

3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 题目链接&#xff1a;3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 代码如下&#xff1a; class Solution { public:string answerString(string word, int numFriends) {if (numFriends 1) {return word;}string res;for (int i 0;i &…...

编程新知 2025/10/31 5:18:02

关键领域软件测试的突围之路：如何破解安全与效率的平衡难题

在数字化浪潮席卷全球的今天&#xff0c;软件系统已成为国家关键领域的核心战斗力。不同于普通商业软件&#xff0c;这些承载着国家安全使命的软件系统面临着前所未有的质量挑战——如何在确保绝对安全的前提下&#xff0c;实现高效测试与快速迭代&#xff1f;这一命题正考验着…...

编程新知 2025/11/3 21:36:14

服务器--宝塔命令

一、宝塔面板安装命令 ⚠️ 必须使用 root 用户 或 sudo 权限执行&#xff01; sudo su - 1. CentOS 系统&#xff1a; yum install -y wget && wget -O install.sh http://download.bt.cn/install/install_6.0.sh && sh install.sh2. Ubuntu / Debian 系统…...

编程新知 2025/10/3 10:56:48

【生成模型】视频生成论文调研

工作清单 上游应用方向&#xff1a;控制、速度、时长、高动态、多主体驱动 类型工作基础模型WAN / WAN-VACE / HunyuanVideo控制条件轨迹控制ATI~镜头控制ReCamMaster~多主体驱动Phantom~音频驱动Let Them Talk: Audio-Driven Multi-Person Conversational Video Generation速…...

编程新知 2025/9/9 8:40:47

在Ubuntu24上采用Wine打开SourceInsight

1. 安装wine sudo apt install wine 2. 安装32位库支持，SourceInsight是32位程序 sudo dpkg --add-architecture i386 sudo apt update sudo apt install wine32:i386 3. 验证安装 wine --version 4. 安装必要的字体和库（解决显示问题） sudo apt install fonts-wqy…...

编程新知 2025/10/14 0:47:25