yolo v8.3.104版本发布!全面优化预测、验证、导出体验
Ultralytics团队再次带来yolo v8的强力更新——v8.3.104!本次更新聚焦错误修复、模型验证、导出灵活性和文档优化,无论是新手还是资深开发者,都能感受到更流畅的体验。
核心更新亮点1️⃣修复YOLOE预测错误,兼容性更强
•问题:旧版中NumPy数组作为输入时可能引发歧义性错误,导致预测失败。
•解决:新增显式
is not None检查,彻底解决兼容性问题,支持更广泛的数据输入类型(如摄像头、视频帧、NumPy数组)。•影响:目标检测任务更稳定,工业级应用更可靠!
• 现在支持直接通过文件路径加载模型进行验证,无需额外代码转换。
•好处:节省时间,尤其适合快速迭代和模型测试场景!
• 新增
device参数,允许用户选择用GPU加速导出或CPU执行,显著提升导出效率。•适用场景:需要部署到边缘设备(如索尼IMX500芯片)的开发者,导出速度更快,硬件适配更灵活!
• 修复了YOLOv8与ONNXRuntime、MNN等框架的示例链接错误。
• 更新了代码示例和说明,降低学习门槛,助力社区贡献!
•工业用户:NumPy兼容性修复让实时检测更稳定。
•研究者:简化验证流程,加速实验迭代。
•嵌入式开发者:IMX500导出优化,部署效率翻倍。
“v8.3.104的导出速度比之前快了30%,文档示例也更清晰了!”——某自动驾驶团队开发者如何升级?
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