探索YOLOv8：获取并了解其80个对象类别
原创
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。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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