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YOLOv8配置文件yolov8.yaml解读

news 2025/12/24 11:30:19
  • 🍨 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

springboot 百货中心供应链管理系统小程序

一、前言 随着我国经济迅速发展&#xff0c;人们对手机的需求越来越大&#xff0c;各种手机软件也都在被广泛应用&#xff0c;但是对于手机进行数据信息管理&#xff0c;对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱&#xff0c;百货中心供应链管理系统被用户普遍使用&#xff0c;为方…...

编程新知 2025/12/21 23:06:51

模型参数、模型存储精度、参数与显存

模型参数量衡量单位 M&#xff1a;百万&#xff08;Million&#xff09; B&#xff1a;十亿&#xff08;Billion&#xff09; 1 B 1000 M 1B 1000M 1B1000M 参数存储精度 模型参数是固定的&#xff0c;但是一个参数所表示多少字节不一定&#xff0c;需要看这个参数以什么…...

编程新知 2025/12/20 12:32:08

.Net框架，除了EF还有很多很多......

文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...

编程新知 2025/12/23 2:34:17

1688商品列表API与其他数据源的对接思路

将1688商品列表API与其他数据源对接时&#xff0c;需结合业务场景设计数据流转链路&#xff0c;重点关注数据格式兼容性、接口调用频率控制及数据一致性维护。以下是具体对接思路及关键技术点&#xff1a; 一、核心对接场景与目标 商品数据同步 场景&#xff1a;将1688商品信息…...

编程新知 2025/11/30 16:55:32

深入理解JavaScript设计模式之单例模式

目录 什么是单例模式为什么需要单例模式常见应用场景包括 单例模式实现透明单例模式实现不透明单例模式用代理实现单例模式javaScript中的单例模式使用命名空间使用闭包封装私有变量 惰性单例通用的惰性单例 结语 什么是单例模式 单例模式&#xff08;Singleton Pattern&#…...

编程新知 2025/12/21 9:09:26

最新SpringBoot+SpringCloud+Nacos微服务框架分享

文章目录 前言一、服务规划二、架构核心1.cloud的pom2.gateway的异常handler3.gateway的filter4、admin的pom5、admin的登录核心 三、code-helper分享总结 前言 最近有个活蛮赶的&#xff0c;根据Excel列的需求预估的工时直接打骨折&#xff0c;不要问我为什么&#xff0c;主要…...

编程新知 2025/12/21 2:12:30

微信小程序 - 手机震动

一、界面 <button type"primary" bindtap"shortVibrate">短震动</button> <button type"primary" bindtap"longVibrate">长震动</button> 二、js逻辑代码 注&#xff1a;文档 https://developers.weixin.qq…...

编程新知 2025/12/23 11:14:43

如何在看板中有效管理突发紧急任务

在看板中有效管理突发紧急任务需要&#xff1a;设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP&#xff08;Work-in-Progress&#xff09;弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中&#xff0c;设立专门的紧急任务通道尤为重要&#xff0c;这能…...

编程新知 2025/12/23 19:23:07

ffmpeg（四）：滤镜命令

FFmpeg 的滤镜命令是用于音视频处理中的强大工具&#xff0c;可以完成剪裁、缩放、加水印、调色、合成、旋转、模糊、叠加字幕等复杂的操作。其核心语法格式一般如下&#xff1a; ffmpeg -i input.mp4 -vf "滤镜参数" output.mp4或者带音频滤镜&#xff1a; ffmpeg…...

编程新知 2025/11/9 11:32:13

ardupilot 开发环境eclipse 中import 缺少C++

目录 文章目录 目录摘要1.修复过程摘要 本节主要解决ardupilot 开发环境eclipse 中import 缺少C++，无法导入ardupilot代码，会引起查看不方便的问题。如下图所示 1.修复过程 0.安装ubuntu 软件中自带的eclipse 1.打开eclipse—Help—install new software 2.在 Work with中…...

编程新知 2025/12/10 20:47:41