使用学术语言润色以下内容：按照官方描述，YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数Q，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。 ultralytic并没有直接将开源库命名为 YOLOv8，而是直接使用 ultralytics 这词，原因是ultralytics将这个库定位为算法框架，而非某一个特定算法，一个主要特点是可扩展性。其希望这个库不仅仅能够用于 YOLO 系列模型，而是能够支持非 YOLO 模型以及分类分姿态估计等各类任务。 Ultralytics这个框架更加偏向于工程实践，segment算法将目标检测和语义分割的结果存储在result变量中，目标信息更加直观且简易获取，在解决工程问题时，有更好的适应性与便捷性。

根据官方描述，YOLOv8作为一个SOTA模型，以之前版本的成功为基础，引入了新的功能和改进，从而进一步提升了性能和灵活性。其具体创新点包括新的骨干网络、新的Anchor-Free检测头以及新的损失函数Q，可以在各种硬件平台上运行，从CPU到GPU均可。值得一提的是，ultralytics并没有将其开源库命名为YOLOv8，而是取名为ultralytics，这是因为它将其定位为算法框架，而非某个具体算法。该框架的一个主要特点是可扩展性，希望不仅能够支持YOLO系列模型，还能够支持非YOLO模型以及分类分姿态估计等各种任务。此外，该框架更加偏向于工程实践，通过将目标检测和语义分割的结果存储在result变量中，实现了目标信息的更加直观和简易获取，从而具有更好的适应性和便捷性，能够更好地解决工程问题。

相关问题

在https://paperswithcode.com/sota/action-classification-on-kinetics-600这个网址上的标签有一种是vision language是何含义呢？

在https://paperswithcode.com/sota/action-classification-on-kinetics-600这个网址上，vision language标签指的是一种模型或方法，它可以处理同时包含视觉和语言信息的数据。具体来说，这类任务通常涉及视频或图像中出现的对象、场景或动作，以及与之相关的文本描述或标签。视觉语言任务的目标是从这些视觉和语言信息中学习到一个联合表示，以便更好地解决与之相关的任务，如图像/视频检索、视觉问答、图像/视频标注等。因此，视觉语言是一种跨模态学习方法，它可以帮助机器理解和处理多模态数据。

yolov8自定义模型

YOLOv8是一种前沿的、最先进的（SOTA）模型，它在前代YOLO版本的成功基础上进行了进一步的创新，引入了全新的特性和改进，以进一步提升性能和灵活性。YOLOv8在目标检测与跟踪、实例分割、图像分类以及姿势估计等任务中都表现出色。

要自定义YOLOv8模型，可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个新的Python文件，例如`custom_yolov8.py`。
2. 导入所需的库和模块，例如：

from ultralytics import YOLO

3. 创建YOLOv8模型实例，例如：

model = YOLO('custom-yolov8.yaml')

这里的`custom-yolov8.yaml`是自定义的模型配置文件，你可以根据自己的需求进行修改。
4. 加载预训练的权重，例如：

model.load('custom-yolov8.pt')

这里的`custom-yolov8.pt`是预训练的权重文件，你可以根据自己的需求进行修改。
5. 对模型进行训练或推理，例如：

# 训练模型
model.train(data='./custom-dataset.yaml', epochs=100, imgsz=416, batch_size=16, workers=4)

# 进行推理
results = model.detect('image.jpg')

这里的`custom-dataset.yaml`是自定义的数据集配置文件，你可以根据自己的需求进行修改。`image.jpg`是要进行推理的图像文件，你可以根据自己的需求进行修改。

请注意，以上只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行更复杂的模型定制和训练。