模型介绍
中文整理yolov8 模型介绍
模型描述
YOLOv8是一款尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它以之前 YOLO 版本的成功为基础，并引入了新功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8 旨在快速、准确且易于使用，使其成为各种对象检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿势估计任务的绝佳选择。
代码地址
模型效果
数据集
来源很多种数据源多种尺寸与场景图片总计：
图片总数量：**6547张**。
标注框数量：**12300个**。
来源1：网络数据集，并处理一些过小或者标注不对的数据，火焰烟雾领域几乎都扒拉一下。
来源2：自建数据集，**手工标注（你没有听错：人工智能最重要的是人工不是智能）**。
模型使用范围
本模型可以检测输入图片中火焰和烟雾的位置。
使用方式
推理：输入图片，如存在火焰和烟雾则返回火焰和烟雾位置。
目标场景
火焰和烟雾相关的能力，可应用于复杂场景。
模型局限性及可能偏差
当前版本在**Python-3.10.14,torch-2.3.1+cu121**环境测试通过，其他环境下可用性待测试。
代码示例
模型训练流程
取用Ultralytics YOLOv8s-v8.2.0训练100个epoch得到。
标签结果
模型 类别 名称
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yolov8s 0 fire
yolov8s 1 smoke
数据集使用申请
数据集名称 图片数量(张) 项目链接
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人脸检测 345264 项目地址
火焰烟雾检测 6547 项目地址
人体检测 86166 下方邮箱申请
车辆检测 16977 下方邮箱申请
口罩检测 8996 下方邮箱申请
安全帽检测 8219 下方邮箱申请
人员跌倒 7722 下方邮箱申请
抽烟检测 5172 下方邮箱申请
电动车检测 3836 下方邮箱申请
睡岗检测 1365 下方邮箱申请
打电话检测 1328 下方邮箱申请
请发送邮件到： anyforge@163.com ，申请数据集。
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