yolov8目标检测流程图

很抱歉，我无法提供 yolov8 目标检测流程图，因为 yolov8 并不是一个官方的模型版本。目前 YOLO 官方最新的版本是 YOLOv5，您可以在官方网站上找到相关的资料和代码。

如果您想了解 YOLOv5 的目标检测流程，可以简单概括为以下几个步骤：

1. 输入图像经过卷积神经网络提取特征；
2. 对特征图进行多尺度预测，得到不同大小的 bounding box；
3. 对每个 bounding box 进行分类和回归，得到目标类别和位置信息；
4. 使用非极大值抑制（NMS）去除重叠的 bounding box。

相关问题

yolov5s目标检测流程图

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种先进的目标检测算法，它在实时性和准确度上取得了很好的平衡，特别适合于实时应用场景。YOLOv5s的目标检测流程大致包括以下几个步骤：

1. **输入处理**：首先，原始图像被输入到模型中。图像可能会进行预处理，如缩放、归一化等，以便适应模型的输入要求。

2. **特征提取**：YOLOv5利用预训练的网络（如CSPDarknet或EfficientNet）提取图像的特征。这些特征表示了图像中的不同区域和可能存在的物体。

3. **分割和预测**：模型将图像划分为固定大小的网格（grid cells），每个网格负责检测其中包含的物体。对于每个网格，模型会对每个预先定义的类别进行预测，包括物体的边界框（bounding box）位置和置信度。

4. **锚点匹配**：YOLOv5使用anchor boxes（预定义的候选框）来匹配真实目标。网络会为每个候选框计算其与实际目标的IoU（Intersection over Union），并调整预测结果。

5. **非极大值抑制（NMS）**：在多个预测结果中，可能存在重叠的边界框。NMS会选择置信度高且与其他预测框IoU低的边界框作为最终结果，减少冗余检测。

6. **输出与后处理**：最后，模型生成一个包含所有检测到的对象的列表，包括类别、边界框坐标和置信度评分。这些信息通常会被用于后续的人机交互或存储。

YOLOv8目标检测流程

YOLOv8是一种高效的目标检测算法，其流程如下：

1. 输入图像被缩放到固定的尺寸。
2. 将图像送入深度卷积神经网络中，提取特征。
3. 将提取的特征送入卷积层，生成N个锚点（anchor），每个锚点包含了中心坐标、宽和高的信息。这些锚点用于预测物体位置和大小。
4. 对锚点进行分类，判断锚点是否包含物体。这里使用sigmoid函数来对锚点进行分类，输出的结果表示该锚点包含物体的概率。
5. 对锚点进行回归，修正物体的位置和大小。这里使用线性函数来对锚点进行回归，输出的结果表示预测框与锚点的偏移量。
6. 对每个锚点进行NMS（非极大值抑制），去掉重叠度较大的预测框，只保留得分最高的预测框。