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YOLOv8预训练权重合集(含YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l、YOLOv8x)

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简介:
本集合提供YOLOv8系列模型的所有预训练权重,包括轻量级的YOLOv8n和性能强大的YOLOv8x等五种版本,适用于多种目标检测任务。 YOLOv8预训练权重文件集合包括YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l和YOLOv8x模型。Detect、Segment 和 Pose 模型在COCO 数据集上进行了预训练,而 Classify 模型则是在 ImageNet 数据集上进行的预训练。 | Model Size (pixels) | mAPval50-95 | Speed CPU ONNX(ms) | Speed A100 TensorRT(ms) | Params(M) | FLOPs(B) | |---------------------|-------------|--------------------|-------------------------|-----------|----------| | YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 8.7 | | YOLOv8s | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 28.6 | | YOLOv8m | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 78.9 | | YOLOv8l | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 165.2 | | YOLOv8x | 640 | 53 | (数值缺失) | (数值缺失)| (数值缺失)|

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  • YOLOv8YOLOv8nYOLOv8sYOLOv8mYOLOv8lYOLOv8x
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    本集合提供YOLOv8系列模型的所有预训练权重,包括轻量级的YOLOv8n和性能强大的YOLOv8x等五种版本,适用于多种目标检测任务。 YOLOv8预训练权重文件集合包括YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l和YOLOv8x模型。Detect、Segment 和 Pose 模型在COCO 数据集上进行了预训练,而 Classify 模型则是在 ImageNet 数据集上进行的预训练。 | Model Size (pixels) | mAPval50-95 | Speed CPU ONNX(ms) | Speed A100 TensorRT(ms) | Params(M) | FLOPs(B) | |---------------------|-------------|--------------------|-------------------------|-----------|----------| | YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 8.7 | | YOLOv8s | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 28.6 | | YOLOv8m | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 78.9 | | YOLOv8l | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 165.2 | | YOLOv8x | 640 | 53 | (数值缺失) | (数值缺失)| (数值缺失)|
  • Yolov8目标检测模型
    优质
    本资源集合提供了一系列基于YOLOv8框架的目标检测预训练模型权重文件,适用于各类图像识别任务。 YOLOv8的五个权重文件可供下载。由于从GitHub下载速度较慢,我已将这些文件上传至个人空间以方便大家获取。
  • Yolov8分割任务的
    优质
    本项目提供YOLOv8模型在分割任务上的预训练权重,旨在加速目标检测与语义分割的研究和应用开发。 yolov8n-seg.pt、yolov8s-seg.pt、yolv8m-seg.pt、yolov8l-seg.pt 和 yolov8x-seg.pt 是用于分割任务的预训练权重文件。
  • Yolov8目标检测模型
    优质
    简介:Yolov8是一种先进的目标检测算法,其提供的预训练模型权重可直接应用于各种图像识别任务中,显著提升模型性能和泛化能力。 该资源包含yolov8n.pt、yolov8s.pt、yolov8m.pt、yolov8l.pt和yolov8x.pt目标检测预训练权重文件。
  • yolov8-pose 文件
    优质
    YOLOv8-Pose训练权重文件是基于先进YOLOv8框架开发的人体姿态估计模型参数集,适用于各类人体动作识别场景。 Yolov8用于图像姿态识别的训练权重文件包括yolov8n-pose.pt、yolov8s-pose.pt、yolov8m-pose.pt、yolov8l-pose.pt、yolov8x-pose.pt和yolov8x-pose-p6.pt。这些已经训练好的代码可以直接使用。 其中,最小的模型是yolov8n-pose.pt,其速度最快,能达到1.18毫秒/帧,但精度较低。最大的模型是yolov8x-pose-p6.pt,处理图像的速度最慢(需要10.04ms),但它可以处理最大尺寸为1280像素的图片;其他模型只能处理最多640像素大小的图片。 根据实际需求选择合适的训练权重文件:对于相机这类快速检测任务推荐使用yolov8n-pose.pt。
  • Yolov8姿态检测模型.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv8框架优化的姿态检测预训练模型权重文件,适用于快速部署人体关键点识别系统,促进智能监控与人机交互应用。 资源包括:yolov8n-pose.pt、yolov8s-pose.pt、yolov8m-pose.pt、yolov8l-pose.pt 和 yolov8x-pose.pt 以及 yolov8x-pose-p6.pt,这些是姿态检测的预训练权重文件。
  • Yolov8全部,包括yolov8n.pt、yolov8m.pt、yolov8s.pt和yolov8l.pt
    优质
    本资源提供YOLOv8系列模型的所有官方预训练权重文件,涵盖从轻量级到高性能的不同版本(yolov8n、yolov8m、yolov8s、yolov8l),适用于多种物体检测任务。 YOLOv8是一款基于深度学习的目标检测模型,在YOLO系列的基础上进行了改进,旨在提高检测速度与精度。YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测系统,因其高效的特性在计算机视觉领域广泛应用。这里提供的是YOLOv8的不同版本预训练权重文件,包括yolov8n.pt、yolov8m.pt、yolov8s.pt、yolov8l.pt和yolov8x.pt,这些文件对于快速部署YOLOv8模型进行目标检测非常有用。 1. **YOLOv8n.pt**:这个版本可能代表了小型网络配置,n可能代表nano。它旨在提供一个轻量级的模型,适用于资源有限的设备如嵌入式系统或移动设备,在保持一定检测性能的同时尽可能地减小模型大小和计算需求。 2. **YOLOv8m.pt**:m可能代表medium(中等),这意味着这是一个介于轻量级与高性能之间的中等规模的模型。它在速度和精度之间取得平衡,适合对计算资源有一定要求但又希望保持良好检测性能的应用场景。 3. **YOLOv8s.pt**:s可能表示small(小)。这通常意味着该版本比nano稍大一些,并提供更高的检测精度。这种版本适合需要在内存与计算需求间做出妥协的情况。 4. **YOLOv8l.pt**:l代表large(大型),这意味着它是一个具备更高准确度的模型,但可能需要更多的计算资源。在服务器或高性能计算环境下,这样的模型可以充分利用硬件资源以达到最佳检测效果。 5. **YOLOv8x.pt**:x表示extra或extended(扩展),是系列中的增强版本。这可能是包含更复杂网络结构或优化技术的版本,旨在实现更高的精度或者适应特定的任务需求。 值得注意的是还有两个带seg后缀的文件:yolov8s-seg.pt和yolov8n-seg.pt。这意味着它们不仅执行目标检测任务,还同时进行了语义分割。语义分割是计算机视觉中的另一个重要任务,旨在为图像的每个像素分配类别标签;相比目标检测而言,它提供了更为细致的图像理解。 使用这些预训练权重文件,开发者可以直接将其应用到自己的项目中而无需从零开始进行模型训练,从而大大节省时间和计算资源。只需将这些权重加载至YOLOv8框架内即可快速执行目标检测任务,并根据具体应用场景选择合适的模型大小,在效率与性能之间找到最佳平衡点。
  • Yolov7的
    优质
    简介:Yolov7的预训练权重是基于最新的YOLO版本,专为高性能物体检测设计的模型参数集合,经过大规模数据集训练,可直接应用于各类图像识别任务。 Yolov7的预训练权重文件包括yolov7.pt、yolov7x.pt、yolov7-w6.pt、yolov7-e6.pt、yolov7-d6.pt 和 yolov7-e6e.pt。
  • Yolov7的
    优质
    Yolov7是一种先进的目标检测算法,其预训练权重经过大量数据集训练,能够有效提升图像中对象识别和定位的精度与速度。 Yolov7的全部预训练权重可以在GitHub上的项目源地址下载:https://github.com/WongKinYiu/yolov7。提供的预训练权重文件包括yolov7.pt、yolov7x.pt、yolov7-w6.pt、yolov7-e6.pt、yolov7-d6.pt和yolov7-e6e.pt。
  • Yolov5的
    优质
    简介:Yolov5的预训练权重是基于大规模数据集训练得到的模型参数,能够有效提升目标检测任务的性能和泛化能力。 Yolov5预训练权重包括yolov5l.pt、yolov5m.pt、yolov5s.pt、yolov5x.pt四种类型。