yolov8使用算法

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算法的核心思想是将目标检测任务视为一个回归问题，在一次前向传播中同时预测目标的类别和位置。

YOLOv8的网络结构主要由Darknet53作为主干网络，并在其上添加了许多卷积层和残差连接。通过使用上采样和特征融合技术，YOLOv8可以在多个尺度上进行目标检测，从而提高检测精度和召回率。

YOLOv8算法可以分为两个阶段：训练阶段和推理阶段。在训练阶段，首先需要准备标注好的数据集，并使用交叉熵损失函数来优化网络参数。推理阶段时，可以使用训练好的模型对新的图像进行目标检测。

总的来说，YOLOv8算法通过结合深度学习和目标检测技术，实现了高效准确的实时目标检测。