Ultralytics团队再次在COCO数据集上对YOLOv8进行了基准测试，并与之前的YOLO版本相比，在所有五个模型尺寸上取得了令人印象深刻的结果。
在比较COCO数据集上不同YOLO系列和模型尺寸的性能时，我们希望比较不同的指标。
性能：平均精度均值（mAP）
速度：推理速度（以帧每秒fps计）
计算（成本）：模型的FLOPs和参数大小
对于5个模型尺寸的目标检测比较，YOLOv8m模型在COCO数据集上实现了50.2%的mAP，而最大的模型YOLOv8x则实现了53.9%的mAP，参数数量超过两倍。
总的来说，YOLOv8的高准确性和性能使它成为你下一个计算机视觉项目的强有力竞争者。
无论你是想在商业产品中实现目标检测，还是只是想尝试最新的计算机视觉技术，YOLOv8都是一个应该考虑的尖端模型。
如果你想尝试一下Ultralytics的YOLOv8简短教程，可以查看他们的Colab教程。
接下来，我们将分析该模型的架构和设计。