2026.7.10[置顶内容]YOLO26来了一代更比一代强后期计划是不定期在本专栏继续更新Ultratics的各种佳作。2025.9.1[置顶内容]YOLOv8深度剖析专栏第一阶段基本完成了后期主要是对专栏内容进行维护更新因此也不会那么频繁了后期计划是不定期在本专栏更新Ultralytics库的内容后续继续更新RT-DETR相关的原理。先来谈一下我创作本专栏的初心首先我一直都是YOLO的追随者不管是读研时还是工作中和YOLO算法接触的都很频繁。因为简单好用所以大家都在用但是很多时候都是跑一下网络或者改一下网络结构并且似乎很少有人会去解析YOLO预测和训练的流程或者有解析解析得也是比较碎片化所以我也是边阅读源码边记录下来关键知识点尽可能在这个专栏中系统完整地呈现给大家。其次为什么会选择YOLOv8其一是YOLOv8是23年提出来的是一个很新的算法并且该库也一直在更新内容到现在使用YOLOv8项目代码就可以训练目标检测、实例分割、关键点检测和旋转目标检测等任务只能说YOLOv8 NB最后是为什么本专栏设置收费因为要恰饭哈哈哈。那么跟着本专栏你会学到什么东西呢首先你会熟悉各种计算机视觉任务的标注软件的使用其次你还可以轻松地用YOLOv8训练自己的数据集最后你可以将非常深入地了解YOLOv8的预测和训练的流程原理。下面介绍一下本专栏的基本大纲图一共分成三大篇公共篇、实践篇和理论篇。对于目标检测、实例分割、关键点检测和旋转目标检测这四个任务均会按照这三个篇章的内容展开进行介绍。其中实践篇着重于动手训练自己的数据集里面内容包括必要的代码及工具跟着实践篇无坑可踩理论篇主要介绍训练过程的正负样本匹配及损失计算标签的预处理等还会介绍预测过程对网络结果的输出处理公共篇主要是介绍各种标注软件的使用以及将标注标签转换为训练的标签。下面介绍一下本专栏的阅读顺序如果想要用YOLOv8训练自己的数据集直接找对应任务下的公共篇去下载标注工具进行标注然后再找实践篇的训练、验证、预测和导出划分数据并对数据进行配置容纳后再进行训练。如果要了解YOLOv8各任务的原理必须先要去了解YOLOv8目标检测网络的流程然后再去了解其它任务的各自博客主要克服了目标检测网络的原理其他的都没有多大问题。此外如果你要了解旋转目标检测网络的原理需要先去看高斯分布、GBB和Prob IoU[旋转目标检测理论篇]这篇博客里面包含GBB原理及一步步推导的过程然后再去了解训练流程和预测流程。下面是已更新的文章目录一.公共篇基础篇主要介绍以下几个内容第一深度学习需要相关软件的安装以及YOLOv8环境的配置第二此外还会依次介绍目标检测、实例分割、关键点检测、旋转目标检测任务的数据标注软件安装及标注方法第三依次介绍目标检测、实例分割、关键点检测、旋转目标检测任务的YOLOv8网络结构。1.软件安装及YOLOv8环境配置及验证-CSDN博客本章内容简单介绍了相关软件的安装以及YOLOv8的环境配置。2.YOLOv8网络结构介绍-CSDN博客本章内容介绍了YOLOv8的网络结构目前已更新了目标检测任务、实例分割任务和关键点检测的网络结构后续还会更新其他任务的结构。3.LabelImg下载及目标检测数据标注-CSDN博客本章内容简单介绍了目标检测任务的数据标注软件以及数据标注附带本次训练的数据集链接。4.LabelMe/ISAT下载及实例分割数据标注-CSDN博客本章内容介绍了LabelMe及ISAT实例分割标注软件的安装及使用其中ISAT为集成了Sam的自动标注软件此外还附labelme格式转yolo格式的代码。5.LabelMe下载及关键点检测数据标注-CSDN博客本章内容介绍了LabelMe软件的安装及使用该软件对分割点进行标注附labelme格式转YOLOv8关键点检测标签格式的代码。6.RoLabelImg下载及旋转目标检测数据标注-CSDN博客:本章内容介绍了旋转目标检测工具RoLabelImg的下载和使用旋转目标检测标签的标注和转换附极简单的标签转换代码只需要更改两个变量名即可完成转换。7.YOLOv8标签可视化-CSDN博客本章内容主要是对四个任务的标签进行可视化主要是为了训练之前检查标签使用的附完整代码。8.YOLOv8目标检测网络评估指标介绍-CSDN博客:本章内容主要介绍了目标检测中的P、R、mAP.5和mAP.5-.95的计算过程附有清晰简单的例子包看包会。9.LetterBox图像预处理方法-CSDN博客:本章内容主要介绍了LetterBox方法的实现其中最复杂的就是rect-Letter这里有全网最清楚的rect-LetterBox介绍。二.目标检测篇目标检测篇主要介绍以下两个内容实践篇手把手教你如何使用自己的数据集训练YOLOv8目标检测网络理论篇手把手教你YOLOv8目标检测网络是如何进行预测和训练的以及在训练中是如何匹配正样本并进行损失计算。1.YOLOv8的训练、验证、预测及导出[目标检测实践篇]-CSDN博客本章内容介绍了如何使用YOLOv8目标检测模型训练自己数据集包括数据处理及代码。2.YOLOv8预测流程-原理解析[目标检测理论篇]-CSDN博客本章内容介绍了YOLOv8目标检测任务的预测流程的原理。3.YOLOv8训练流程-原理解析[目标检测理论篇]-CSDN博客本章内容介绍了YOLOv8目标检测任务的训练流程的原理。三.实例分割篇实例分割篇主要介绍以下两个内容实践篇手把手教你如何使用自己的数据集训练YOLOv8实例分割网络理论篇手把手教你YOLOv8实例分割网络是如何进行预测和训练的以及在训练中是如何匹配正样本并进行损失计算。1.YOLOv8_seg的训练、验证、预测及导出[实例分割实践篇]-CSDN博客本章内容介绍了如何使用YOLOv8实例分割网络的训练自己的数据集并进行验证、预测及导出。2.YOLOv8_seg预测流程-原理解析[实例分割理论篇]-CSDN博客本章内容介绍了YOLOv8实例分割任务的预测流程的原理并且举例说明Prototype和mask ceofficient如何生成预测结果Mask附prototype热力图可视化代码。3.YOLOv8_seg训练流程-原理解析[实例分割理论篇]-CSDN博客本章内容介绍了YOLOv8实例分割任务的训练流程原理介绍了v8如何把点转换成Mask图并且以例子的方式分别介绍了Overlap_maskTrue和False生成的Mask。四.关键点检测篇关键点检测篇主要介绍以下两个内容实践篇手把手教你如何使用自己的数据集训练YOLOv8关键点检测网络理论篇手把手教你YOLOv8关键点检测网络是如何进行预测和训练的以及在训练中是如何匹配正样本并进行损失计算。1.YOLOv8_pose的训练、验证、预测及导出[关键点检测实践篇]-CSDN博客本章内容主要介绍了如何使用YOLOv8关键点检测网络训练自己的数据集并进行验证、预测和导出。2.YOLOv8_pose预测流程-原理解析[关键点检测理论篇]-CSDN博客本章内容主要介绍了关键点预测流程的原理主要介绍了KeyPoint分支的解码、NMS后处理以及关键点绘制这一部分内容。3.YOLOv8_pose训练流程-原理解析[关键点检测理论篇]-CSDN博客:本章内容主要介绍了关键点检测的训练流程主要介绍了关键点检测的OKS Loss、关键点分支的解码。五.旋转目标检测篇旋转目标检测篇是真的难实践篇手把手教你如何标记自己的数据集并训练YOLOv8旋转目标检测网络理论篇除了手把手教你YOLOv8旋转目标检测网络是如何进行训练和预测的还会详细介绍Prob IoU和GBB的定义和流程以及介绍旋转框的高斯概率分布表示的推导过程。1.YOLOv8_obb的训练、验证、预测及导出[旋转目标检测实践篇]-CSDN博客本章内容主要介绍了如何使用YOLOv8旋转目标检测网络训练自己的数据集并进行验证、预测和导出。2.高斯分布、GBB和Prob IoU[旋转目标检测理论篇]-CSDN博客:本章主要介绍了高斯分布概率规律旋转边界框的高斯分布概率表示以及Prob IoU的计算和公式推导。3.YOLOv8_obb训练流程-原理解析[旋转目标检测理论篇]-CSDN博客:本章主要介绍了YOLOv8旋转目标检测的流程介绍了标签的解码、预测结果的解码以及如何理解旋转角度等内容还介绍旋转目标检测框的正样本选取及Loss计算。4.YOLOv8_obb预测流程-原理解析[旋转目标检测理论篇]-CSDN博客本文主要介绍了旋转目标检测网络预测模块的流程主要介绍了后处理模块的nms_rotated还有regularize_rboxes。六.RT-DETR1.RT-DETR网络结构-CSDN博客主要介绍Encoder部分的网络结构。2.RT-DETR解码模块(Decoder)-CSDN博客主要介绍Decoder部分的网络结构和训练流程。七.YOLO261.YOLO26目标检测网络结构-CSDN博客:主要介绍YOLO26的网络结构2.YOLO26训练流程-原理解析-CSDN博客主要介绍YOLO26的训练流程原理3.YOLO26预测流程-原理解析-CSDN博客主要介绍YOLO26的预测流程原理