YOLOv8初学者手册（Detect、Segment、Classify、OBB、Pose）_yolov8 rtdetr obb pose

1. 概述

Ultralytics YOLOv8 是一种前沿、最先进 (SOTA) 的模型，它在之前的 YOLO 版本的成功基础上引入了新功能和改进，以提高性能和灵活性。YOLOv8 旨在快速、准确、易于使用，是广泛应用于目标检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计等任务的优秀选择。

与之前的 YOLOv5 不同的是，YOLOv8 是在一个名为 Ultralytics 项目下，该项目将该团队之前制作的 YOLOv3、YOLOv5 整合到了一起，并添加了 YOLOv8。初次之外，Ultralytics 更是整合了 YOLOv6、YOLOv9、YOLOv8-World、百度的 RT-DETR。

ultralytics/cfg/models
|-- README.md
|-- rt-detr
|   |-- rtdetr-l.yaml                   # 百度的 RT-DETR 目标检测模型（L 规格），使用的后处理模块为 Detect，使用的预测特征图为 P3, P4, P5
|   |-- rtdetr-x.yaml                   # 百度的 RT-DETR 目标检测模型（X 规格），使用的后处理模块为 Detect，使用的预测特征图为 P3, P4, P5
|   |-- rtdetr-resnet101.yaml           # Backbone 使用 ResNet101 的 RE-DETR 目标检测模型，使用的后处理模块为 Detect，使用的预测特征图为 P3, P4, P5
|   `-- rtdetr-resnet50.yaml            # Backbone 使用 ResNet50  的 RE-DETR 目标检测模型，使用的后处理模块为 Detect，使用的预测特征图为 P3, P4, P5
|-- v3
|   |-- yolov3.yaml                     # YOLOv3 目标检测模型，使用的后处理模块为 Detect，使用的预测特征图为 P3, P4, P5
|   |-- yolov3-tiny.yaml                # YOLOv3 目标检测模型（Tiny 规格），使用的后处理模块为 Detect，
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