YOLOv8学习笔记

与先前几个版本相比，YOLOv8 模型更快、更准确，同时为训练模型提供统一框架，以执行以下基本任务：

目标检测；

实例分割；

图像分类。

YOLOv8 的主要具有以下特点：

对用户友好的 API（命令行 + Python）；

模型更快更准确；

模型能完成目标检测、实例分割和图像分类任务；

与先前所有版本的 YOLO 兼容可扩展；

模型采用新的网络主干架构；

无锚（Anchor-Free）检测；

模型采用新的损失函数。

YOLOv8 还高效灵活地支持多种导出格式，并且可在 CPU 和 GPU 上运行该模型。

YOLOv8 的整体架构

如下图所示：

C2f模块的结构图如下：

我们可以很容易的看出，C2f模块就是参考了C3模块以及ELAN的思想进行的设计，让YOLOv8可以在保证轻量化的同时获得更加丰富的梯度流信息。

SPPF

YOLOv5中SPP的结构图如下图所示：SPP结构又被称为空间金字塔池化，能将任意大小的特征图转换成固定大小的特征向量。

SPPF替换SPP，二者效果一致，但前者较后者的执行时间减少至1/2。

PAN-FPN

yolov5的Neck部分的结构图如下：

YOLOv6的Neck部分的结构图如下：

YOLOv8的Neck部分的结构图如下：

相对于YOLOv5或者YOLOv6，YOLOv8将C3模块以及RepBlock替换为了C2f，同时细心可以发现，相对于YOLOv5和YOLOv6，YOLOv8选择将上采样之前的1×1卷积去除了，将Backbone不同阶段输出的特征直接送入了上采样操作。

Head部分

YOLOv5本身的Head（Coupled-Head）：

YOLOv8则是使用了Decoupled-Head，同时由于使用了DFL 的思想，因此回归头的通道数也变成了4*reg_max的形式：

损失函数

对于YOLOv8，其分类损失为VFL Loss，其回归损失为CIOU Loss+DFL的形式，这里Reg_max默认为16。

VFL主要改进是提出了非对称的加权操作，FL和QFL都是对称的。

DFL（Distribution Focal Loss），其主要是将框的位置建模成一个 general distribution，让网络快速的聚焦于和目标位置距离近的位置的分布。DFL的含义是以交叉熵的形式去优化与标签y最接近的一左一右2个位置的概率，从而让网络更快的聚焦到目标位置的邻近区域的分布；也就是说学出来的分布理论上是在真实浮点坐标的附近，并且以线性插值的模式得到距离左右整数坐标的权重。

样本的匹配

在YOLOv5的早期版本中使用了MaxIOU作为标签分配方法。然而，在实践中发现直接使用边长比也可以达到效果。而YOLOv8则是抛弃了Anchor-Base方法使用Anchor-Free方法，找到了一个替代边长比例的匹配方法，TaskAligned。

为与NMS搭配，训练样例的Anchor分配需要满足以下两个规则：

正常对齐的Anchor应当可以预测高分类得分，同时具有精确定位；

不对齐的Anchor应当具有低分类得分，并在NMS阶段被抑制。基于上述两个目标，TaskAligned设计了一个新的Anchor alignment metric 来在Anchor level 衡量Task-Alignment的水平。并且，Alignment metric 被集成在了 sample 分配和 loss function里来动态的优化每个 Anchor 的预测。

YOLOv8 系列包含 5 个模型，其中 YOLOv8 Nano（YOLOv8n）是最小的模型，但速度最快；而 YOLOv8 Extra Large (YOLOv8x) 是最准确的模型，但速度最慢。

YoloV8相对于YoloV5的改进点：

Backbone：使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；

PAN-FPN：毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想，不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到，YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了，同时也将C3模块替换为了C2f模块；

Decoupled-Head：是不是嗅到了不一样的味道？是的，YOLOv8走向了Decoupled-Head；

Anchor-Free：YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base，使用了Anchor-Free的思想；

损失函数：YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失，使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失；

样本匹配：YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式。

YoloV8精度对比

YOLOv8 和 YOLOv5 之间的综合比较

YOLOv8 和 YOLOv5 目标检测模型对比