【YOLOv8】

news2025/2/22 7:33:47

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文章目录

1、yolov8 介绍
2、创新点
3、模型结构设计
- 3.1、backbone
- 3.2、head
4、正负样本匹配策略
5、Loss
6、Data Augmentation
7、训练、推理
8、分割 Demo
附录——V1~V8
附录——相关应用
参考

1、yolov8 介绍

YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1 月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本

官方开源地址：

https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/v8.2.103

ultralytics-8.2.103 是最后一个版本的 v8，后续升级成了 v11

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MMYOLO 开源地址：

https://github.com/open-mmlab/mmyolo/blob/dev/configs/yolov8/

不过 ultralytics 并没有直接将开源库命名为 YOLOv8，而是直接使用 ultralytics 这个词，原因是 ultralytics 将这个库定位为算法框架，而非某一个特定算法，一个主要特点是可扩展性。

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vs yolov5

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2、创新点

一个新的骨干网络（c2f）

一个新的 Ancher-Free 检测头（解耦分类和回归）

一个新的损失函数（TaskAlignedAssigner 正负样本分配策略 + Distribution Focal Loss）

3、模型结构设计

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3.1、backbone

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更多的跨层连接

3.2、head

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不再有之前的 objectness 分支，只有解耦的分类和回归分支，并且其回归分支使用了 Distribution Focal Loss

4、正负样本匹配策略

YOLOv8 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。

根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本。
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$s$ 是标注类别对应的预测分值， $u$ 是预测框和 $g t$ 框的 iou

对于每一个 GT，对所有的预测框基于 GT 类别对应分类分数，预测框与 GT 的 IoU 的加权得到一个关联分类以及回归的对齐分数 alignment_metrics

对于每一个 GT，直接基于 alignment_metrics 对齐分数选取 topK 大的作为正样本

5、Loss

分类分支依然采用 BCE Loss

回归分支需要和 Distribution Focal Loss 中提出的积分形式表示法绑定，因此使用了 Distribution Focal Loss，同时还使用了 CIoU Loss

6、Data Augmentation

数据增强方面和 YOLOv5 差距不大，只不过引入了 YOLOX 中提出的最后 10 个 epoch 关闭 Mosaic 的操作。
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7、训练、推理

YOLOv8 的训练策略和 YOLOv5 没有啥区别，最大区别就是模型的训练总 epoch 数从 300 提升到了 500

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YOLOv8 的推理过程和 YOLOv5 几乎一样，唯一差别在于前面需要对 Distribution Focal Loss 中的积分表示 bbox 形式进行解码，变成常规的 4 维度 bbox，后续计算过程就和 YOLOv5 一样了。

其推理和后处理过程为：

(1) bbox 积分形式转换为 4d bbox 格式

对 Head 输出的 bbox 分支进行转换，利用 Softmax 和 Conv 计算将积分形式转换为 4 维 bbox 格式

(2) 维度变换

YOLOv8 输出特征图尺度为 80x80、40x40 和 20x20 的三个特征图。Head 部分输出分类和回归共 6 个尺度的特征图。

将 3 个不同尺度的类别预测分支、bbox 预测分支进行拼接，并进行维度变换。为了后续方便处理，会将原先的通道维度置换到最后，类别预测分支和 bbox 预测分支 shape 分别为 (b, 80x80+40x40+20x20, 80)=(b,8400,80)，(b,8400,4)。

(3) 解码还原到原图尺度

分类预测分支进行 Sigmoid 计算，而 bbox 预测分支需要进行解码，还原为真实的原图解码后 xyxy 格式。

(4) 阈值过滤

遍历 batch 中的每张图，采用 score_thr 进行阈值过滤。在这过程中还需要考虑 multi_label 和 nms_pre，确保过滤后的检测框数目不会多于 nms_pre。

(5) 还原到原图尺度和 nms

基于前处理过程，将剩下的检测框还原到网络输出前的原图尺度，然后进行 nms 即可。最终输出的检测框不能多于 max_per_img。

8、分割 Demo

from ultralytics import YOLO
import random
import cv2
import numpy as np
from tqdm import tqdm
import os
from natsort import natsorted

"yolov8 segmentation"
if 1:
    model = YOLO("yolov8x-seg.pt")
    yolo_classes = list(model.names.values())
    # if you want all classes
    classes_ids = [yolo_classes.index(clas) for clas in yolo_classes]
    colors = [random.choices(range(256), k=3) for _ in classes_ids]
    conf = 0.5

    pth = "/home/bryant/images/"
    tgt = "/home/bryant/v8x/"
    os.makedirs(tgt, exist_ok=True)

    for image in tqdm(natsorted(os.listdir(pth))):
        if ".jpg" not in image:
            continue
        img = cv2.imread(os.path.join(pth, image))
        img_ori = img.copy()

        results = model.predict(img, conf=conf)
        # print(results)
        for result in results:
            if result:
                for mask, box in zip(result.masks.xy, result.boxes):
                    if int(box.cls[0]) != 0:  # only segment human
                        continue
                    points = np.int32([mask])
                    # cv2.polylines(img, points, True, (255, 0, 0), 1)
                    color_number = classes_ids.index(int(box.cls[0]))
                    mask = cv2.fillPoly(img, points, colors[color_number])
                    mask_img = cv2.addWeighted(img_ori, 0.15, mask, 0.85, 0)
                    # mask = cv2.fillPoly(zero, points, colors[color_number])
                    # mask_img = 0.9*mask + 0.1*img
            try:
                cv2.imwrite(os.path.join(tgt, image), mask_img)
            except:
                cv2.imwrite(os.path.join(tgt, image), img_ori)