yolov8 transformer

Yolov8 Transformer是一种目标检测算法，它结合了You Only Look Once（YOLO）和Transformer网络的优点。相较于其他目标检测算法，Yolov8 Transformer 具有更快的检测速度和更高的检测精度。

传统的目标检测算法需要在图像中多次进行区域分类，这样就需要进行多次计算，效率较低。但是，Yolov8 Transformer采用了YOLO的思路，将目标检测任务看作一个回归问题，使用一个单一的代表整个图像的神经网络进行检测。同时，Yolov8 Transformer还引入了Transformer语言模型中的自注意力机制，将图像中不同区域的特征进行关联，可以更好地捕捉目标之间的关系。

在实验中，Yolov8 Transformer相比于传统的目标检测算法，如Faster R-CNN和RetinaNet，平均检测速度提高了近两倍，同时在同等计算资源下检测精度也大幅提高。而且，Yolov8 Transformer的训练过程也更加简单和高效。

总之，Yolov8 Transformer 是一种高效、精确的目标检测算法，可以在工业及商业领域应用，例如智能监控、自动驾驶等。