yolov8道路检测

YOLOv8是一种最新的、高效的车辆检测方法。它在精度、速度和资源需求方面都有所改进，使其成为车辆检测领域的一个有力竞争者。通过使用YOLOv8，您可以实现道路检测，即检测道路上的破损情况。YOLOv8通过训练好的权重来检测图像中的道路破损，并且可以提供PR曲线、loss曲线等评估指标来评估检测性能。

相关问题

yolov8道路检测公共数据集

很抱歉，我不清楚 yolov8 这个模型，可能是您打错了。如果您是想问 yolov4 模型在道路检测公共数据集上的表现，可以参考以下内容：

yolov4 在道路检测公共数据集上的表现可以参考以下论文：https://arxiv.org/abs/2004.10934

该论文中使用了两个公共数据集：KITTI 和 Waymo。在 KITTI 数据集上，yolov4 的 mAP 达到了 83.0%，在 Waymo 数据集上，yolov4 的 mAP 达到了 76.5%。

yolov5道路检测

Yolov5是一种基于Pytorch的目标检测算法，它可以用于道路裂缝检测。Yolov5通过边框回归来实现目标的检测，从最初的IoU到GIoU，再到DIoU和CIoU，不断改进边框回归的指标。在道路损伤检测挑战赛中，冠军使用的是较早版本的Yolov5代码，与最新版本有所差异。如果您对Yolov5道路检测有任何问题，可以参考Yolov5的说明文档和GitHub上的相关资料，或者向开发者咨询。