YOLOv8源碼到底在哪?

很多人也想跟修改YOLOv5源碼一樣的方式去修改YOLOv8的源碼，但是在github上面卻發(fā)現(xiàn)找到的YOLOv8項目下面TAG分支是空的，然后就直接從master/main下面把源碼克隆出來一通修改了，其實這種方式風險很高，而且也不是正確的選擇，原因在于Master/main分支是工作跟合并的代碼主倉，不是發(fā)布的版本代碼，開源項目團隊開發(fā)者隨時隨地都在修改代碼，很可能導致引入新BUG，直接使用master/main分支的下面的代碼會有兩個致命問題：

1. 無法標記版本信息

2. 無法確信代碼的是否含有致命BUG

靈魂拷問，YOLOv8對應版本的源代碼究竟在哪里?其實對Python安裝包稍微了解一下你就知道了，以我自己為例，我是用pip方式安裝YOLOv8的，查找一下安裝好的YOLOv8包目錄應該如下(默認情況下)：

C:UsersAdministratorAppDataLocalProgramsPythonPython38Libsite-packages

然后找到下面的兩個文件夾，源碼就在這里了。

YOLOv8添加注意力模塊-即插即用

分別修改YOLOv8的模型描述文件yolov8.yaml，模型加載與定義文件task.py與模塊結構化實現(xiàn)文件block.py，支持以下視覺注意力模塊即插即用。

YOLOv8添DCN模塊-極限漲點

分別修改YOLOv8的模型描述文件yolov8.yaml，模型加載與定義文件task.py與模塊結構化實現(xiàn)文件block.py，支持以下視覺注意力模塊即插即用。

YOLOv8改進各種魔方

將YOLOv8的主干網(wǎng)絡backbone部分，替換為最新的SOTA主干網(wǎng)絡，提升特征提取能力，替換為輕量級骨干網(wǎng)絡，裁剪減少層數(shù)輸出，挖掘模型輕量化極限性能。改進輸出層數(shù)目適用不同場景的對象檢測，改進輸入圖像分辨率實現(xiàn)無痛漲點，以上都是小編的妄想，請慎用。

審核編輯：湯梓紅