YOLOv8模型概述

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的最新版本。它是由Ultralytics开发的一种高性能实时目标检测算法。YOLOv8采用了一种单阶段的检测方法，将目标检测任务转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的边界框和类别。

YOLOv8模型的概述可以在Ultralytics的YOLOv8文档中找到[^1]。该文档提供了YOLOv8模型的详细信息，包括模型的结构、配置文件和训练过程等。

此外，根据引用，YOLOv8是YOLO系列目标检测算法的最新版本，相比之前的版本，YOLOv8在检测性能和速度方面都有所提升。它采用了更深的网络结构和更多的特征层，以提高目标检测的准确性。同时，YOLOv8还引入了一些新的技术，如多尺度训练和测试、数据增强等，以进一步提升模型的性能。

总结起来，YOLOv8是一种高性能实时目标检测算法，它采用了单阶段的检测方法，通过神经网络直接预测目标的边界框和类别。它在检测性能和速度方面都有所提升，并引入了一些新的技术来进一步提升模型的性能。