Ultralytics YoloV8库可完成任务介绍

Ultralytics YoloV8库可完成任务介绍

• 前言
• 图像分类（Image Classification）
• • 图像分类的关键点
  • 图像分类的应用
  • 图像分类的工作流程
  • 常用的图像分类模型
  • 示例
  • 输出结果
• 目标检测（Object Detection）
• • 目标检测的关键点
  • 目标检测的应用
  • 目标检测的工作流程
  • 常用的目标检测模型
  • 示例
  • 输出结果
• 实例分割（Instance Segmentation）
• • 实例分割的关键点
  • 实例分割的应用
  • 实例分割的工作流程
  • 常用的实例分割模型
• 姿态估计（Pose Estimation）
• • 姿态估计的关键点
  • 姿态估计的应用
  • 姿态估计的工作流程
  • 常用的姿态估计模型
  • 示例
  • 相关代码示例（使用YOLOv8进行姿态估计）
  • 输出结果
• 旋转边界框目标检测（Oriented Bounding Boxes Object Detection）
• • 旋转边界框目标检测的关键点
  • 旋转边界框的表示方法
  • 旋转边界框目标检测的应用
  • 旋转边界框目标检测的工作流程
  • 常用的旋转边界框检测模型
  • 示例
  • 相关代码示例（使用YOLOv8进行旋转边界框目标检测）
  • 输出结果

前言

Ultralytics YOLOV8是一个简洁、高效、友好的目标检测类库。他可以完成图像分类（Image Classification）、目标检测（Object Detection）、实例分割（Instance Segmentation）、姿态估计（Pose Estimation）、旋转边界框目标检测（Oriented Bounding Boxes Object Detection）等五类任务。本文将为大家讲解这五类任务是干什么事情，同时他们可以应用在哪些工业生产中。

图像分类（Image Classification）

图像分类（Image Classification）是计算机视觉领域的一项基本任务，旨在根据图像的内容将图像分配到一个或多个类别中。与目标检测不同，图像分类的目标是识别整个图像的主要内容，而不是识别并定位图像中的特定对象。

图像分类的关键点

• 单一标签分类：每幅图像只能分配一个类别标签。
• 多标签分类：每幅图像可以分配多个类别标签（适用于图像中可能包含多个对象的情况）。

图像分类的应用

图像分类在许多领域有广泛的应用，包括但不限于：

• 人脸识别：识别图像中的人脸并分类。
• 物体识别：识别和分类各种物体，如动物、车辆、家具等。