yolov8框架和模型

### YOLOv8 框架与模型介绍

YOLOv8 是由 Ultralytics 开发的目标检测系列最新版本之一。该架构继承并改进了前几代的优点，在保持高速推理的同时提升了精度[^1]。

#### 主要特性
- **高效性**：通过优化网络结构设计，使得计算量更少而性能更强。
- **灵活性**：支持多种输入分辨率以及不同的模型大小（nano, small等），方便用户根据实际需求调整资源消耗和速度之间的平衡。
- **易用API**：提供简洁明了的 Python API 接口来加载预训练权重、执行预测等功能。

### 使用方法

为了利用 YOLOv8 执行目标检测任务，需先完成环境配置工作：

pip install ultralytics opencv-python

接着可以采用如下方式获取预训练好的模型文件 `yolov8n.pt` 并进行对象识别操作：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 加载 nano 版本预训练模型
results = model.predict(source='image.jpg', save=True)  # 对图片 'image.jpg' 进行预测并将结果保存下来

上述代码片段展示了如何快速上手使用 YOLOv8 来处理静态图像中的物体检测问题。

### 模型特点

- **多尺度特征融合**：有效增强了对于不同类型目标尤其是小物件的捕捉能力。
- **自适应锚框机制**：动态调整候选区域尺寸以更好地匹配真实场景下的物体分布情况。
- **强大的迁移学习潜力**：即使是在特定领域内也能凭借少量标注样本获得不错的效果。