YOLOv8 支持全方位的视觉 AI 任务，包括检测、分割、姿势估计、跟踪和分类。这种多功能性使用户能够在不同的应用程序和域中利用YOLOv8的功能。

(资料图)

YOLOv8是YOLO系列目标检测算法的最新版本，其相对于之前的版本

具有以下优势：

更快的推理速度：YOLOv8在保持高精度的前提下，相比之前的版本，将推理速度提升了数倍之多。这归功于YOLOv8采用了更加轻量级的网络结构，并且使用了更加高效的推理技术（如TensorRT引擎加速等）。

更高的精度：虽然速度有所提升，但YOLOv8在精度上并没有妥协。相比YOLOv5，YOLOv8在COCO数据集上的mAP（mean average precision）得分提升了约2个百分点。

更加易于训练和调整：YOLOv8采用了更加先进的训练方法和技巧，使得模型的训练时间更短、收敛速度更快、模型泛化能力更强。同时，YOLOv8还提供了更加丰富的超参数和模型结构选项，使得用户可以更加方便地进行模型调整和优化。

支持多种硬件平台：除了CPU和GPU之外，YOLOv8还支持多种边缘设备（如Jetson Nano、Raspberry Pi等）和移动设备（如手机、平板电脑等），使得该算法在更广泛的应用场景中都有不错的表现。

原生支持自定义数据集：YOLOv8可以很容易地进行迁移学习，并且原生支持用户自定义数据集的训练，这对于需要针对特定场景（如人脸识别、车牌识别等）进行目标检测的用户来说非常有用。

总之，相比于之前的版本，YOLOv8具有更快的推理速度、更高的精度、更加易于训练和调整、更广泛的硬件支持以及原生支持自定义数据集等优势。这些优势使得YOLOv8成为了目前业界最流行和成功的目标检测算法之一。

自推出以来，YOLO已被应用于各种应用，包括自动驾驶汽车，安全和监视以及医学成像，并赢得了COCO物体检测挑战赛和DOTA物体检测挑战赛等多项比赛。

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