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YOLOv8配置文件yolov8.yaml解读

news 2026/2/9 21:04:53

🍨 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]]

YOLOv8配置文件yolov8.yaml解读

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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，下面是一个示例Pod的定义文件（pod.yaml）： 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，这里先贴出创建部分的代码： 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： 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：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：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，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，微信小程序不让了，在网上找了一大堆分包的文章，我心思我照着写的啊，怎么就一直报错呢？ 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，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，用于临时存储数据。在编程中，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，过程省略安装rust，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：系统托盘是一种用户界面元素，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（要点在于：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（Band8）上行：889-904MHz，下行：934-949MHz，带宽共计15MHz，目前部署：2G/NB-IoT/4G 2、1800MHz（Band3）上行：1710-1735MHz，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

📋 博主简介 💖 作者简介：大家好，我是wux_labs。😜 热衷于各种主流技术，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（PCTA）、TiDB数据库专家（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，一直在持续更新迭代，视频监控行业客户端软件开发首要需求就是拉流显示，比如给定一个rtsp视频流地址，你需要在软件上显示实时画面，其次就是录像保存，再次就是一些…...

编程日记 2023/12/10 17:16:25

Chapter03-Authentication vulnerabilities

文章目录 1. 身份验证简介1.1 What is authentication1.2 difference between authentication and authorization1.3 身份验证机制失效的原因1.4 身份验证机制失效的影响 2. 基于登录功能的漏洞2.1 密码爆破2.2 用户名枚举2.3 有缺陷的暴力破解防护2.3.1 如果用户登录尝试失败次…...

编程新知 2026/2/7 4:57:53

K8S认证|CKS题库+答案| 11. AppArmor

目录 11. AppArmor 免费获取并激活 CKA_v1.31_模拟系统题目开始操作： 1）、切换集群 2）、切换节点 3）、切换到 apparmor 的目录 4）、执行 apparmor 策略模块 5）、修改 pod 文件 6）、…...

编程新知 2026/1/29 2:11:35

React Native 导航系统实战（React Navigation）

导航系统实战（React Navigation） React Navigation 是 React Native 应用中最常用的导航库之一，它提供了多种导航模式，如堆栈导航（Stack Navigator）、标签导航（Tab Navigator）和抽屉…...

编程新知 2025/10/15 5:04:46

基于ASP.NET+ SQL Server实现（Web）医院信息管理系统

医院信息管理系统 1. 课程设计内容在 visual studio 2017 平台上，开发一个“医院信息管理系统”Web 程序。 2. 课程设计目的综合运用 c#.net 知识，在 vs 2017 平台上，进行 ASP.NET 应用程序和简易网站的开发；初步熟悉开发一…...

编程新知 2026/1/23 12:16:56

【Java学习笔记】Arrays类

Arrays 类 1. 导入包：import java.util.Arrays 2. 常用方法一览表方法描述Arrays.toString()返回数组的字符串形式Arrays.sort()排序（自然排序和定制排序）Arrays.binarySearch()通过二分搜索法进行查找（前提：数组是…...

编程新知 2025/12/3 9:38:15

SpringCloudGateway 自定义局部过滤器

场景： 将所有请求转化为同一路径请求（方便穿网配置）在请求头内标识原来路径，然后在将请求分发给不同服务 AllToOneGatewayFilterFactory import lombok.Getter; import lombok.Setter; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; impor…...

编程新知 2026/2/1 4:53:36

Unsafe Fileupload篇补充-木马的详细教程与木马分享（中国蚁剑方式）

在之前的皮卡丘靶场第九期Unsafe Fileupload篇中我们学习了木马的原理并且学了一个简单的木马文件本期内容是为了更好的为大家解释木马（服务器方面的）的原理，连接，以及各种木马及连接工具的分享文件木马：https://w…...

编程新知 2026/1/25 10:13:29

SiFli 52把Imagie图片，Font字体资源放在指定位置，编译成指定img.bin和font.bin的问题

分区配置 (ptab.json) img 属性介绍： img 属性指定分区存放的 image 名称，指定的 image 名称必须是当前工程生成的 binary 。如果 binary 有多个文件，则以 proj_name:binary_name 格式指定文件名， proj_name 为工程名&…...

编程新知 2026/1/23 10:51:19

毫米波雷达基础理论（3D+4D）

3D、4D毫米波雷达基础知识及厂商选型 PreView : https://mp.weixin.qq.com/s/bQkju4r6med7I3TBGJI_bQ 1. FMCW毫米波雷达基础知识主要参考博文： 一文入门汽车毫米波雷达基本原理 ：https://mp.weixin.qq.com/s/_EN7A5lKcz2Eh8dLnjE19w 毫米波雷达基础…...

编程新知 2026/1/31 14:20:10

跨平台商品数据接口的标准化与规范化发展路径：淘宝京东拼多多的最新实践

在电商行业蓬勃发展的当下，多平台运营已成为众多商家的必然选择。然而，不同电商平台在商品数据接口方面存在差异，导致商家在跨平台运营时面临诸多挑战，如数据对接困难、运营效率低下、用户体验不一致等。跨平台商品数据接口的标准…...

编程新知 2026/1/26 10:30:17

YOLOv8配置文件yolov8.yaml解读

位置

模型参数配置

backbone 模块配置

head 模块配置

任务

yolov8n

yolov8s

yolov8l

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基于以太坊的智能合约开发Solidity（事件日志篇）

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《PySpark大数据分析实战》-01.关于数据

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