YOLOv8算法原理

YOLOv8是一种目标检测算法，它的全称是You Only Look Once v8。相较于之前版本的改进，YOLOv8的主要特点是采用了更加高效的backbone网络DarkNet53，并且使用了一种新的损失函数来提高检测的准确性。在目标检测中，YOLOv8可以实现非常快速的检测和识别目标物体，并输出它们的位置和类别信息。

具体来说，YOLOv8算法将输入的图像分成多个网格，每个网格预测多个bounding box，并预测这些bounding box中是否包含目标物体。通过使用分类和回归两个任务同时进行，YOLOv8可以准确地检测出多个物体。同时，YOLOv8还采用了一种新的损失函数，叫做DIoU loss，它可以更好地衡量bounding box之间的相似性，从而提高检测的准确性。