🎯 YOLO（You Only Look Once） 是目标检测领域的经典算法，因其高效性和准确性被广泛应用于计算机视觉任务。本文将带你从零开始了解 YOLO 的原理与实现。

什么是 YOLO？

YOLO 通过单次前向传播即可完成目标检测，相比传统方法（如 R-CNN 系列）的多阶段处理，其速度更快。

  • 核心思想：将图像划分为网格，每个网格预测边界框和类别概率。
  • 优势：实时性强（FPS 高），适合移动端部署。
  • 应用场景：安防监控、自动驾驶、图像分类等。

YOLOv8 简介

作为 YOLO 系列的最新版本，YOLOv8 在性能和易用性上进行了优化：

  • 支持多种预训练模型（如 yolo_v8s, yolo_v8m, yolo_v8l）
  • 提供更简单的训练和推理接口
  • 支持多种任务类型（检测、分割、分类）

YOLO v8 architecture

快速入门

  1. 安装环境 
    pip install ultralytics
  2. 加载预训练模型 
    from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolo_v8n.pt")
  3. 进行预测 
    results = model("test.jpg")

实战案例：目标检测

📌 步骤：

  • 准备标注数据（COCO 格式）
  • 训练模型： 
    python train.py --data coco.yaml --model yolo_v8n.yaml --epochs 10
  • 导出模型： 
    python export.py --model runs/train/exp/weights/last.pt --format onnx

目标检测示例

扩展阅读

YOLO训练流程

📌 提示：如需更详细的中文教程，可访问 YOLOv8 中文指南。