0. YOLOv8 コードが実行中

yolov8 の操作は基本的に前世代と同じですので、このブログを参照してください。
ブログアドレス

0.1 コードのダウンロード

YOLOv8 の公式ダウンロードアドレス
ダウンロード後、直接開き、プロジェクトにインポートします
。この記事では主に yolov8 を使用したターゲット検出について説明します。

0.2 必要なパッケージをダウンロードする

anoconda を使用する場合は、まず anoconda 環境に入り、次のコマンドを実行します。

pip install -i https://test.pypi.org/simple/ --extra-index-url https://pypi.org/simple/ ultralytics==0.0.59
pip install -e ultralytics

0.3 独自のデータセットを使用する

v8 フォルダー内に独自のデータフォルダーを作成し、使用する必要がある yml ファイルを保存します。
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0.4 コードを修正する

以前のバージョンのコードのコア構成ファイルはコードに埋め込まれていますが、yolov8 の新しいバージョンのコードは別になっています。下の図でファイルを見つけて開きます。ここが必要な場所であることがわかります。を入力して変更します。
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1. YOLOv8の主な改善点

1.1 yolov8のネットワーク構造図

!](https://img-blog.csdnimg.cn/7ef5d6a09bdd4c22bb7d9920a4883fd4.png)

1.2バックボーン

CSPの考え方は今でも受け継がれており、YOLOv5のC3モジュールはC2fモジュールに置き換えられ、更なる軽量化が図られていますが、同時にYOLOv8ではYOLOv5などのアーキテクチャで使われているSPPFモジュール、C3モジュールとC2fモジュールが引き続き使用されてい
ます
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。

1.2 SPPF

SPP、空間ピラミッドプーリング。
SPPF は yolov5 に登場しました。
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関連する改善点には、SPP、SPPF、simSPPF、ASPP、RFB、SPPCSPC が含まれます。

1.3 PAN-FPN

FPN はトップダウンで、高レベルの強力なセマンティック機能を引き継いでピラミッド全体を強化しますが、セマンティック情報のみを強化し、位置情報は送信しません。PAN はこの点を目的としており、FPN の背後にボトムアップピラミッドを追加し、FPN を補完し、低レベルの強力なポジショニング機能を継承します。

YOLOv8のネック構造図

【ターゲット検出】YOLOv8学習記録