What is YOLOv8: An In-Depth Exploration of the Internal Features of the Next-Generation Object Detector

要約

この調査では、YOLOv8 オブジェクト検出モデルの詳細な分析を示し、そのアーキテクチャ、トレーニング手法、YOLOv5 などの以前のイテレーションと比較したパフォーマンスの向上に焦点を当てています。
強化された特徴抽出のための CSPNet バックボーン、優れたマルチスケール オブジェクト検出のための FPN+PAN ネック、アンカーフリー アプローチへの移行など、主要なイノベーションが徹底的に検証されています。
この論文では、Microsoft COCO や Roboflow 100 などのベンチマークにわたる YOLOv8 のパフォーマンスをレビューし、さまざまなハードウェア プラットフォームにわたるその高精度とリアルタイム機能を強調しています。
さらに、この調査では、モデルのトレーニングとデプロイを合理化する統合 Python パッケージや CLI など、開発者にとって使いやすい YOLOv8 の機能強化についても調査しています。
全体として、この研究は YOLOv8 を進化する物体検出分野における最先端のソリューションとして位置づけています。

要約(オリジナル)

This study presents a detailed analysis of the YOLOv8 object detection model, focusing on its architecture, training techniques, and performance improvements over previous iterations like YOLOv5. Key innovations, including the CSPNet backbone for enhanced feature extraction, the FPN+PAN neck for superior multi-scale object detection, and the transition to an anchor-free approach, are thoroughly examined. The paper reviews YOLOv8’s performance across benchmarks like Microsoft COCO and Roboflow 100, highlighting its high accuracy and real-time capabilities across diverse hardware platforms. Additionally, the study explores YOLOv8’s developer-friendly enhancements, such as its unified Python package and CLI, which streamline model training and deployment. Overall, this research positions YOLOv8 as a state-of-the-art solution in the evolving object detection field.

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