探索YOLOv8：获取并了解其80个对象类别

原创

buzzfrog

发布于 2024-03-01 14:59:59

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发布于 2024-03-01 14:59:59

文章被收录于专栏：云上修行

随着人工智能的飞速发展，对象检测技术已成为计算机视觉领域的一颗璀璨明星。在此领域，YOLO（You Only Look Once）技术因其高效和准确率高而备受瞩目。最新的YOLOv8模型不仅继承了前代模型的优秀特性，还在准确度和速度上有了大幅提升。今天，我们就来深入探讨YOLOv8模型能识别的对象类别及其对应的类ID，为大家揭开这项尖端技术的神秘面纱。

YOLOv8：80个类别，无限可能

YOLOv8沿袭了使用COCO数据集进行预训练的传统，包含80个类别，涵盖了从日常物品到野生动物的常见范围。每一个类别都有一个唯一的ID，用于训练过程中的识别和分类。下面就是未经额外训练的YOLOv8能够识别的所有对象类别及其类ID列表：

{0: 'person',
 1: 'bicycle',
 2: 'car',
 3: 'motorcycle',
 4: 'airplane',
 5: 'bus',
 6: 'train',
 7: 'truck',
 8: 'boat',
 9: 'traffic light',
 10: 'fire hydrant',
 11: 'stop sign',
 12: 'parking meter',
 13: 'bench',
 14: 'bird',
 15: 'cat',
 16: 'dog',
 17: 'horse',
 18: 'sheep',
 19: 'cow',
 20: 'elephant',
 21: 'bear',
 22: 'zebra',
 23: 'giraffe',
 24: 'backpack',
 25: 'umbrella',
 26: 'handbag',
 27: 'tie',
 28: 'suitcase',
 29: 'frisbee',
 30: 'skis',
 31: 'snowboard',
 32: 'sports ball',
 33: 'kite',
 34: 'baseball bat',
 35: 'baseball glove',
 36: 'skateboard',
 37: 'surfboard',
 38: 'tennis racket',
 39: 'bottle',
 40: 'wine glass',
 41: 'cup',
 42: 'fork',
 43: 'knife',
 44: 'spoon',
 45: 'bowl',
 46: 'banana',
 47: 'apple',
 48: 'sandwich',
 49: 'orange',
 50: 'broccoli',
 51: 'carrot',
 52: 'hot dog',
 53: 'pizza',
 54: 'donut',
 55: 'cake',
 56: 'chair',
 57: 'couch',
 58: 'potted plant',
 59: 'bed',
 60: 'dining table',
 61: 'toilet',
 62: 'tv',
 63: 'laptop',
 64: 'mouse',
 65: 'remote',
 66: 'keyboard',
 67: 'cell phone',
 68: 'microwave',
 69: 'oven',
 70: 'toaster',
 71: 'sink',
 72: 'refrigerator',
 73: 'book',
 74: 'clock',
 75: 'vase',
 76: 'scissors',
 77: 'teddy bear',
 78: 'hair drier',
 79: 'toothbrush'}

这一常见的类别覆盖，确保了YOLOv8能够适应大多数不同的检测场景，从城市交通监控到野生动物保护，再到家庭日常物品的识别，都能够提供卓越的识别能力。

为何类别和ID至关重要

类别及其ID在对象检测模型中扮演着至关重要的角色。对于每一个检测到的对象，模型都会输出一个类别ID，通过这个ID，我们可以直接映射到具体的类别名称上，从而知晓模型识别出了什么。这一过程是自动化视觉系统解读世界的基础，是连接模型输出与现实世界的关键纽带。

代码获取YOLOv8对象类别

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt') # 以及yolov8s.pt、yolov8m.pt、yolov8l.pt、yolov8x.pt
print(model.names)

结语

YOLOv8模型的这80个类别，不仅展示了YOLO技术的常见场景的可用性，也可以通过训练支持更多对象类标，为各行各业提供了广泛的应用可能性。从智能监控到自动驾驶，再到个人助理，YOLOv8的对象检测能力都将是提升系统智能的重要一环。随着技术的进一步发展，我们有理由期待，YOLO及其识别类别的扩展，将使得计算机视觉技术更加深入人心，为我们的生活带来更多的便利和安全。

在此，我们探讨了YOLOv8能够识别的80个类别及其ID，但这只是开始。未来，随着识别技术的不断进步和更新，我们有望解锁更多的可能性，以更准确、更快速的方式理解这个世界。正如YOLO所倡导的：你只看一次（You Only Look Once），但背后是无限的发现和探索。让我们一起期待YOLOv8及其后续版本能为我们揭示更多世界的奥秘。

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