yolov8 输出掩膜

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8通过将输入图像分成不同的网格单元，并在每个单元中预测边界框和类别信息来实现目标检测。输出掩膜是指在YOLOv8中用于表示目标位置的二进制掩膜。

具体来说，YOLOv8的输出包括以下几个部分：
1. 边界框（Bounding Box）：每个边界框由四个坐标值表示，分别是左上角和右下角的x、y坐标。边界框用于定位目标在图像中的位置。
2. 类别信息（Class Labels）：每个边界框还会伴随一个类别标签，表示检测到的目标属于哪个类别。通常使用一个整数值来表示不同的类别。
3. 置信度（Confidence）：每个边界框还会有一个置信度分数，表示该边界框内包含目标的可信度。置信度分数可以用来筛选出置信度较高的目标。

输出掩膜是一种二进制图像，与输入图像的尺寸相同，用于表示目标在图像中的位置。掩膜中的像素值为1表示该像素处存在目标，为0表示该像素处没有目标。