yolov8原理简单讲解

YOLOv8是基于YOLO系列的目标检测算法，旨在提高检测速度的同时保持较高的识别精度。与其他算法相比，YOLOv8主要参考了YOLOX、YOLOv6、YOLOv7和PPYOLOE等算法的设计，并在工程实践上进行了改进。在不考虑Head情况下，与YOLOv5相比，YOLOv8的yaml配置文件的改动较小。

具体而言，YOLOv8算法采用一种单阶段的目标检测方法，将输入图像分割成多个网格，并在每个网格内进行目标的预测。它通过引入多个不同尺度的特征图来捕捉不同大小的目标。YOLOv8使用Darknet-53作为主干网络，并在其之后添加了多个卷积层和全连接层。同时，YOLOv8还引入了上采样和跳跃连接的技术来提取更丰富的特征信息。

YOLOv8的预测过程包括以下几个步骤：
1. 输入图像被分割成多个网格。
2. 每个网格通过Darknet-53网络提取特征。
3. 在特征图上执行多尺度预测，通过卷积层和全连接层输出每个网格内的目标预测。
4. 对每个预测框进行非极大值抑制，排除重叠较多的预测结果。
5. 最终输出检测到的目标的类别、位置和置信度。

总的来说，YOLOv8通过将目标检测任务划分为网格预测的方式，结合多尺度特征提取和非极大值抑制等技术，实现了在保持高识别精度的同时提升检测速度的目标检测算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [重新定义实时目标检测：YOLOv8的原理解析](https://blog.csdn.net/wellcoder/article/details/130994410)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOV8原理和实现全解析](https://blog.csdn.net/daydayup858/article/details/131385544)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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