重磅更新！yolo v8.3.100发布：全面支持PaddlePaddle 3.0，模型导出更高效，文档教程大升级！

【YOLO v8.3.100震撼来袭！】

各位AI开发者、计算机视觉爱好者们，Ultralytics团队再次带来重磅更新！YOLO v8.3.100正式发布，本次更新不仅优化了PaddlePaddle的兼容性，还大幅提升了模型导出功能，并新增了丰富的教程资源。无论你是工业部署、学术研究，还是个人项目，这一版本都能让你的工作更加高效！

核心更新亮点

1. PaddlePaddle全面升级

• 新增对PaddlePaddle >=3.0.0的支持，GPU/CPU环境均可流畅运行！

• 优化模型导出功能，支持.pdiparams和.json文件，导出更稳定。

• 修复了OBB（Oriented Bounding Box）模型在Paddle推理中的问题，避免mAP下降。

2. 文档与教程大升级

•新增DeepStream教程：手把手教你用YOLO11部署NVIDIA DeepStream，点击观看视频教程[1]。

•Jetson设备部署指南：详细讲解如何在Jetson系列设备上运行YOLO11，边缘计算更轻松！

•YOLOE视觉提示功能：新增CLIP、MobileCLIP等文本编码模型的参考文档，多模态任务更高效。

3. YOLOE模型优化

• 修复了视觉提示（Visual Prompt）在预测时被意外修改的问题，提升模型稳定性。

• 自动检测任务类型（分割/检测），无需手动切换，开发更便捷！

4. 预训练模型全面更新

• 所有YOLO系列模型（包括YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLO-NAS、YOLOE等）的预训练权重链接已更新至v8.3.0版本，下载更快、训练更稳！

为什么这次更新如此重要？

•PaddlePaddle用户福音：如果你在国产框架上部署YOLO，现在可以无缝对接最新版PaddlePaddle，避免兼容性问题。

•工业部署更简单：DeepStream和Jetson的教程让边缘端部署不再头疼，适合安防、自动驾驶等场景。

•研究效率提升：YOLOE的改进让视觉提示任务（如开放词汇检测）更加稳定，学术实验更省心。

如何快速上手？

1.安装最新版Ultralytics：

pip install ultralytics==8.3.100

2.体验PaddlePaddle导出：

model.export(format="paddle")  # 导出为Paddle格式

3.观看教程视频：

• YOLO11 + DeepStream实战[2]

用户评价

“YOLO v8.3.100的PaddlePaddle支持太及时了！我们公司的国产芯片项目终于能无缝对接了！”——某AI企业工程师

“DeepStream教程简直是救星，半天就搞定了 Jetson Xavier 的部署！”——深度学习爱好者

引用链接

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