YOLOv8最新版本发布，包含分类、检测、分割、关键点及旋转框权重

简介：
简介：YOLOv8最新版现已推出，集成了先进的分类、检测、分割、关键点定位和旋转框技术，并发布了相应的优化权重。 YOLOv8是一款先进的目标检测模型，在计算机视觉领域展示了创新与进步。该系列以其高效和实时性能著称，能够在一次图像扫描中同时完成目标识别和定位。YOLOv8在继承前代优点的基础上优化了网络结构，并提升了分类、检测、分割、关键点检测及旋转框预测等任务的性能。 标题中的“带分类、检测、分割、关键点和旋转框权重”表明，YOLOv8不仅局限于传统的矩形框目标检测，还能够处理更复杂的任务。分类任务是识别图像中的物体类型；检测则是确定物体的位置；分割则进一步细化到像素级别，将每个像素分配给相应的类别；关键点检测用于识别物体的关键部位如人体的关节，在动作识别或姿态估计中非常有用。旋转框预测允许模型处理倾斜或旋转的物体，提高了在实际应用中的鲁棒性。 标签“yolo”表明此压缩包与YOLO系列模型相关。其中包含项目相关信息和资源文件：`CITATION.cff`用于学术引用规范；`.gitignore`定义了版本控制中应忽略的文件类型以避免不必要的冲突；`LICENSE`列出了使用该模型的许可条款，确保用户遵循开源协议；而英文和中文版的README文档则提供了项目说明。此外还有指导贡献代码或建议的CONTRIBUTING.md文件以及预训练权重文件如`yolov8n-seg.pt`, `yolov8n-pose.pt`, `yolov8n-obb.pt` 和 `yolov8n.pt`，分别对应语义分割、关键点检测和旋转框预测等不同任务。 实际使用中，用户可加载这些预训练权重进行目标检测、分割、关键点检测及旋转框预测。开发者则可以研究模型结构并根据需要微调以适应特定应用场景。由于YOLOv8提供了多种功能，在自动驾驶、视频监控、无人机航拍和医疗影像分析等多个领域都有广泛的应用前景，对于推动计算机视觉技术的发展具有重要意义。