yolov8识别视频
直接上YOLOv8的结构图吧，小伙伴们可以直接和YOLOv5进行对比，看看能找到或者猜到有什么不同的地方？
Backbone：使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；
PAN-FPN：毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想，不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到，YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了，同时也将C3模块替换为了C2f模块；
Decoupled-Head：是不是嗅到了不一样的味道？是的，YOLOv8走向了Decoupled-Head；
Anchor-Free：YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base，使用了Anchor-Free的思想；
损失函数：YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失，使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失；
样本匹配：YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式。
SPPF改进
SPP结构又被称为空间金字塔池化，能将任意大小的特征图转换成固定大小的特征向量。
接下来我们来详述一下SPP是怎么处理滴~
输入层：首先我们现在有一张任意大小的图片，其大小为w * h。
输出层：21个神经元 -- 即我们待会希望提取到21个特征。
分析如下图所示：分别对1 * 1分块，2 * 2分块和4 * 4子图里分别取每一个框内的max值（即取蓝框框内的最大值），这一步就是作最大池化，这样最后提取出来的特征值（即取出来的最大值）一共有1 * 1 + 2 * 2 + 4 * 4 = 21个。得出的特征再concat在一起。
PAN-FPN改进
YOLOv6的neck结构图
我们再看YOLOv8的结构图：
YOLOv8的neck结构图
可以看到，相对于YOLOv5或者YOLOv6，YOLOv8将C3模块以及RepBlock替换为了C2f，同时细心可以发现，相对于YOLOv5和YOLOv6，YOLOv8选择将上采样之前的1×1卷积去除了，将Backbone不同阶段输出的特征直接送入了上采样操作。
2.4、Head部分都变了什么呢？
先看一下YOLOv5本身的Head（Coupled-Head）：
YOLOv5的head结构图
而YOLOv8则是使用了Decoupled-Head，同时由于使用了DFL 的思想，因此回归头的通道数也变成了4*reg_max的形式：
YOLOv8的head结构图
对比一下YOLOv5与YOLOv8的YAML
二、下载yolov8源码
yolov8源码链接:https://github.com/ultralytics/ultralytics
三、环境准备
环境如下：
Ubuntu18.04
cuda11.3
pytorch:1.11.0
torchvision:0.12.0
准备好环境后，先进入自己带pytorch的虚拟环境，与之前的yolo系列安装都不太一样，yolov8仅需要安装ultralytics这一个库就ok了。
pip install ultralytics另一种方法稍显麻烦，需要先克隆git仓库，再进行安装；二者取其一即可。
git clone https://github.com/ultralytics/ultralyticscd ultralyticspip install -e .测试:
运行之后出现两张预测完的图片说明已经成功:
四、数据处理
在yolov8/data目录下新建Annotations, images, ImageSets, labels 四个文件夹
images目录下存放数据集的图片文件
Annotations目录下存放图片的xml文件（labelImg标注） 
将xml文件转换成YOLO系列标准读取的txt文件
在同级目录下再新建一个文件XML2TXT.py
注意classes = [“…”]一定需要填写自己数据集的类别，在这里我是一个类别"fall"，因此classes = [“fall”]，代码如下所示：
如果数据集中的类别比较多不想手敲类别的，可以使用（4）中的脚本直接获取类别，同时还能查看各个类别的数据量，如果不想可以直接跳过（4）。
# -*- coding: utf-8 -*-# xml解析包import xml.etree.ElementTree as ETimport pickleimport osfrom os import listdir, getcwdfrom os.path import joinsets = ['train', 'test', 'val']classes = ['fall']# 进行归一化操作def convert(size, box): # size:(原图w,原图h) , box:(xmin,xmax,ymin,ymax) dw = 1./size[0] # 1/w dh = 1./size[1] # 1/h x = (box[0] + box[1])/2.0 # 物体在图中的中心点x坐标 y = (box[2] + box[3])/2.0 # 物体在图中的中心点y坐标 w = box[1] - box[0] # 物体实际像素宽度 h = box[3] - box[2] # 物体实际像素高度 x = x*dw # 物体中心点x的坐标比(相当于 x/原图w) w = w*dw # 物体宽度的宽度比(相当于 w/原图w) y = y*dh # 物体中心点y的坐标比(相当于 y/原图h) h = h*dh # 物体宽度的宽度比(相当于 h/原图h) return (x, y, w, h) # 返回 相对于原图的物体中心点的x坐标比,y坐标比,宽度比,高度比,取值范围[0-1]# year ='2012', 对应图片的id（文件名）def convert_annotation(image_id): ''' 将对应文件名的xml文件转化为label文件，xml文件包含了对应的bunding框以及图片长款大小等信息， 通过对其解析，然后进行归一化最终读到label文件中去，也就是说 一张图片文件对应一个xml文件，然后通过解析和归一化，能够将对应的信息保存到唯一一个label文件中去 labal文件中的格式：calss x y w h 同时，一张图片对应的类别有多个，所以对应的ｂｕｎｄｉｎｇ的信息也有多个 ''' # 对应的通过year 找到相应的文件夹，并且打开相应image_id的xml文件，其对应bund文件 in_file = open('data/Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='utf-8') # 准备在对应的image_id 中写入对应的label，分别为 # <object-class> <x> <y> <width> <height> out_file = open('data/labels/%s.txt' % (image_id), 'w', encoding='utf-8') # 解析xml文件 tree = ET.parse(in_file) # 获得对应的键值对 root = tree.getroot() # 获得图片的尺寸大小 size = root.find('size') # 如果xml内的标记为空，增加判断条件 if size != None: # 获得宽 w = int(size.find('width').text) # 获得高 h = int(size.find('height').text) # 遍历目标obj for obj in root.iter('object'): # 获得difficult ？？ difficult = obj.find('difficult').text # 获得类别 =string 类型 cls = obj.find('name').text # 如果类别不是对应在我们预定好的class文件中，或difficult==1则跳过 if cls not in classes or int(difficult) == 1: continue # 通过类别名称找到id cls_id = classes.index(cls) # 找到bndbox 对象 xmlbox = obj.find('bndbox') # 获取对应的bndbox的数组 = ['xmin','xmax','ymin','ymax'] b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text)) print(image_id, cls, b) # 带入进行归一化操作 # w = 宽, h = 高， b= bndbox的数组 = ['xmin','xmax','ymin','ymax'] bb = convert((w, h), b) # bb 对应的是归一化后的(x,y,w,h) # 生成 calss x y w h 在label文件中 out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')# 返回当前工作目录wd = getcwd()print(wd)for image_set in sets: ''' 对所有的文件数据集进行遍历 做了两个工作： １．将所有图片文件都遍历一遍，并且将其所有的全路径都写在对应的txt文件中去，方便定位 ２．同时对所有的图片文件进行解析和转化，将其对应的bundingbox 以及类别的信息全部解析写到label 文件中去 最后再通过直接读取文件，就能找到对应的label 信息 ''' # 先找labels文件夹如果不存在则创建 if not os.path.exists('data/labels/'): os.makedirs('data/labels/') # 读取在ImageSets/Main 中的train、test..等文件的内容 # 包含对应的文件名称 image_ids = open('data/ImageSets/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split() # 打开对应的2012_train.txt 文件对其进行写入准备 list_file = open('data/%s.txt' % (image_set), 'w') # 将对应的文件_id以及全路径写进去并换行 for image_id in image_ids: list_file.write('data/images/%s.jpg\n' % (image_id)) # 调用 year = 年份 image_id = 对应的文件名_id convert_annotation(image_id) # 关闭文件 list_file.close()查看自定义数据集标签类别及数量
在yolov8目录下再新建一个文件ViewCategory.py，将代码复制进去
import osfrom unicodedata import nameimport xml.etree.ElementTree as ETimport globdef count_num(indir): label_list = [] # 提取xml文件列表 os.chdir(indir) annotations = os.listdir('.') annotations = glob.glob(str(annotations) + '*.xml') dict = {} # 新建字典，用于存放各类标签名及其对应的数目 for i, file in enumerate(annotations): # 遍历xml文件 # actual parsing in_file = open(file, encoding='utf-8') tree = ET.parse(in_file) root = tree.getroot() # 遍历文件的所有标签 for obj in root.iter('object'): name = obj.find('name').text if (name in dict.keys()): dict[name] += 1 # 如果标签不是第一次出现，则+1 else: dict[name] = 1 # 如果标签是第一次出现，则将该标签名对应的value初始化为1 # 打印结果 print("各类标签的数量分别为：") for key in dict.keys(): print(key + ': ' + str(dict[key])) label_list.append(key) print("标签类别如下：") print(label_list)if __name__ == '__main__': # xml文件所在的目录，修改此处 indir = 'data/Annotations' count_num(indir) # 调用函数统计各类标签数目修改数据加载配置文件
进入data/文件夹，新建fall.yaml，内容如下，注意txt需要使用绝对路径
train: /home/xxx/yolov8/data/train.txtval: /home/xxx/yolov8/data/val.txttest: /home/xxx/yolov8/data/test.txt# number of classesnc: 1# class namesnames: ['fall']五、模型训练
打开终端（或者pycharm等IDE），进入虚拟环境，随后进入yolov8文件夹，在终端中输入下面命令，即可开始训练。
yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=data/fall.yaml batch=32 epochs=100 imgsz=640 workers=16 device=0六、模型验证
yolo task=detect mode=val model=runs/detect/train3/weights/best.pt data=data/fall.yaml device=0七、模型预测
yolo task=detect mode=predict model=runs/detect/train3/weights/best.pt source=data/images device=0八、模型导出
yolo task=detect mode=export model=runs/detect/train3/weights/best.pt