YOLOv8对象检测和分割模型在FPS和实时检测性能方面的比较。
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YOLOv8对象检测和分割模型在FPS和实时检测性能方面的比较。
YOLOv8是Ultralytics公司发布的最新一代基于深度学习的目标检测模型，同时提供实例分割和图像分类功能。与早期版本相比，YOLOv8在速度和准确性上有所提升，并采用了统一的训练框架来执行各种任务。
YOLOv8模型的优势在于其执行目标检测、实例分割、图像分类等多种功能的代码都来自同一套，用户只需更换对应的.pt模型文件即可实现不同功能。例如，对于实例分割，YOLOv8-seg提供了n、s、m、l和x五种不同大小的预训练模型，其中YOLOv8 Nano Seg（YOLOv8n-seg）虽然模型最小，但速度最快；而最大的模型，YOLOv8 Extra Large Seg (YOLOv8x-seg) 则准确度最高，但速度相对较慢。
此外，值得一提的是SAM (Segment Anything Model) 技术，这是由Meta的研究人员团队创建的一种强大的深度学习模型，该模型在2023年4月5日的研究论文中公开，并立即引起了公众的广泛关注。结合SAM技术，YOLOv8可以进一步提升图像检测与分割的性能。
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