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！

2️⃣YOLOE验证流程简化

  • • 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！

3️⃣IMX500导出支持GPU/CPU选择

  • • 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！

4️⃣文档全面优化，新手友好度UP

  • • 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！

为什么这次更新值得关注？

  • •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。

用户评价
“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？

pip install ultralytics --upgrade

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