【YOLOv8系列】（三）YOLOv8应用实践：从识别到分类再到分割的全方位视觉解决方案_yolov8 分类

随着深度学习技术的不断演进，目标检测领域的明星模型——YOLO系列，已经发展到了第八代，即YOLOv8。这一版本不仅继承了前辈们快速与准确的特点，还实现了功能上的巨大飞跃，成为了一个全能型的视觉AI工具箱，支持检测、分割、姿态估计、跟踪以及分类等多种任务。本文将深入探讨YOLOv8在实际应用中的多样化表现，从基本的目标识别出发，延伸至细致的图像分类与语义分割，展现其在复杂场景下的强大能力。 

本系列其他文章 

【YOLOv8系列】（一）YOLOv8介绍：实时目标检测的最新突破-CSDN博客

【YOLO8系列】（二）YOLOv8环境配置，手把手嘴对嘴保姆教学-CSDN博客

一.物体检测 

物体检测是 YOLOv8 的基础功能，也是最常见的应用场景。通过 YOLOv8，我们可以在图像中快速、准确地识别出不同的目标物体，并标记其位置。图像分类器的输出是单一类别标签和置信度分数。

• 数据准备：收集并标注包含目标物体的图像数据集。确保数据集有足够的多样性和数量以提高模型的泛化能力。

• 模型训练：使用 YOLOv8 预训练模型，在目标数据集上进行微调。调整训练参数以达到最佳效果。

from ultralytics import YOLO
 
# Load a model
model = YOLO("yolov8n.yaml")  # build a new model from YAML
model = YOLO("yolov8n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO("yolov8n.yaml").load("yolov8n.pt")  # build from YAML and transfer weights
 
# Train the model
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

• 结果评估：使用验证集评估模型的识别精度和速度。

from ultralytics import YOLO
 
# Load a model
model = YOLO("yolov8n.pt")  # load an official model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a custom model
 
# Validate the model
metrics = model.val()  # no arguments needed, dataset and settings remembered
metrics.box.map  # map50-95
metrics.box.map50  # map50
metrics.box.map75  # map75
metrics.box.maps  # a list contains map50-95 of each category

二.图像分类

在目标识别的基础上，YOLOv8 还能够对识别出的目标进行分类。通过结合分类标签，模型可以在检测出目标的同时，给出每个目标所属的类别信息。

• 数据准备：除了目标位置标注外，还需要给每个目标物体加上类别标签。

• 模型训练：在包含分类标签的数据集上训练 YOLOv8 模型。

from ultralytics import YOLO
 
# Load a model
model = YOLO("yolov8n-cls.yaml")  # build a new model from YAML
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO("yolov8n-cls.yaml").load("yolov8n-cls.pt")  # build from YAML and transfer weights
 
# Train the model
results = model.train(data="mnist160", epochs=100, imgsz=64)

• 结果评估：使用包含分类标签的验证集评估模型的分类精度。

from ultralytics import YOLO
 
# Load a model
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")  # load an official model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a custom model
 
# Validate the model
metrics = model.val()  # no arguments needed, dataset and settings remembered
metrics.top1  # top1 accuracy
metrics.top5  # top5 accuracy

 三.实例分割

实例分割是计算机视觉中的高级任务，YOLOv8 在这一领域同样表现出色。通过分割任务，模型不仅能识别目标的位置，还能精确地勾勒出目标的边界。

• 数据准备：需要准备包含目标分割掩码的数据集。

• 模型训练：在分割数据集上训练 YOLOv8 模型。

from ultralytics import YOLO
 
# Load a model
model = YOLO("yolov8n-seg.yaml")  # build a new model from YAML
model = YOLO("yolov8n-seg.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO("yolov8n-seg.yaml").load("yolov8n.pt")  # build from YAML and transfer weights
 
# Train the model
results = model.train(data="coco8-seg.yaml", epochs=100, imgsz=640)

• 结果评估：使用包含分割掩码的验证集评估模型的分割精度。 

from ultralytics import YOLO
 
# Load a model
model = YOLO("yolov8n-seg.pt")  # load an official model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a custom model
 
# Validate the model
metrics = model.val()  # no arguments needed, dataset and settings remembered
metrics.box.map  # map50-95(B)
metrics.box.map50  # map50(B)
metrics.box.map75  # map75(B)
metrics.box.maps  # a list contains map50-95(B) of each category
metrics.seg.map  # map50-95(M)
metrics.seg.map50  # map50(M)
metrics.seg.map75  # map75(M)
metrics.seg.maps  # a list contains map50-95(M) of each category

 四.姿势估计

姿态估计是计算机视觉中的另一重要任务，用于预测图像中人体或物体的关节点位置。YOLOv8 在这一领域也具备强大的表现力，通过姿态估计模型，可以精确地预测和标记关节点位置，适用于人体动作识别、运动分析等场景。

• 数据准备：准备包含关节点标注的数据集，通常是标记人体关键点的位置。

• 模型训练：在姿态估计数据集上训练 YOLOv8 模型。

from ultralytics import YOLO
 
# Load a model
model = YOLO("yolov8n-pose.yaml")  # build a new model from YAML
model = YOLO("yolov8n-pose.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO("yolov8n-pose.yaml").load("yolov8n-pose.pt")  # build from YAML and transfer weights
 
# Train the model
results = model.train(data="coco8-pose.yaml", epochs=100, imgsz=640)

• 结果评估：使用包含关节点标注的验证集评估模型的姿态估计精度。

from ultralytics import YOLO
 
# Load a model
model = YOLO("yolov8n-pose.pt")  # load an official model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a custom model
 
# Validate the model
metrics = model.val()  # no arguments needed, dataset and settings remembered
metrics.box.map  # map50-95
metrics.box.map50  # map50
metrics.box.map75  # map75
metrics.box.maps  # a list contains map50-95 of each category

五、旋转包围框（OBB）

旋转包围框（Oriented Bounding Box, OBB）在目标检测中尤为重要，特别是在处理目标旋转角度较大的应用场景时。YOLOv8 支持 OBB 检测，能够更加精确地捕捉目标的形状和方向。

• 数据准备：准备包含旋转包围框标注的数据集，标注每个目标的中心点、宽度、高度和旋转角度。

• 模型训练：在包含 OBB 标注的数据集上训练 YOLOv8 模型。

from ultralytics import YOLO
 
# Load a model
model = YOLO("yolov8n-obb.yaml")  # build a new model from YAML
model = YOLO("yolov8n-obb.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO("yolov8n-obb.yaml").load("yolov8n.pt")  # build from YAML and transfer weights
 
# Train the model
results = model.train(data="dota8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

• 结果评估：使用包含 OBB 标注的验证集评估模型的 OBB 检测精度。

from ultralytics import YOLO
 
# Load a model
model = YOLO("yolov8n-obb.pt")  # load an official model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a custom model
 
# Validate the model
metrics = model.val(data="dota8.yaml")  # no arguments needed, dataset and settings remembered
metrics.box.map  # map50-95(B)
metrics.box.map50  # map50(B)
metrics.box.map75  # map75(B)
metrics.box.maps  # a list contains map50-95(B) of each category

六、总结

YOLOv8 通过其高效、灵活的设计，在目标识别、分类、分割、姿态估计和 OBB 检测任务中表现出色，提供了全方位的视觉解决方案。在实际应用中，合理利用 YOLOv8 的各项功能，可以大大提升计算机视觉任务的效率和效果。

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