YOLOV8目标检测算法的概述

YOLOV8（You Only Look Once Version 8）是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，一种实时目标检测算法。YOLO是一种端到端的目标检测方法，它的核心理念是在一次前向传播过程中同时预测图像中的物体位置和类别，这与传统方法如R-CNN系列需要两阶段处理（先生成候选区域，再对每个区域进行分类）相比，速度更快。

YOLOV8的主要改进点包括：

1. **网络结构优化**：它继承了YOLOV7的优点，并在架构上进行了调整，通常会使用更深层次的特征融合和更大的网络规模，以提高检测精度。

2. **数据增强**：使用更丰富的数据预处理技术，如随机裁剪、翻转和颜色变换，增强模型的泛化能力。

3. **训练策略**：可能采用了更先进的训练策略，如迁移学习、多尺度训练和多GPU训练加速。

4. **模型大小和速度**：YOLOV8提供了不同大小的模型版本，包括轻量级模型适合资源有限的设备，以及更大型的模型提供更好的性能。