yolov8的Detect

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采用了一种单阶段的检测方法，可以实时地在图像或视频中检测出多个目标物体的位置和类别。

YOLOv8的检测过程主要包括以下几个步骤：
1. 输入图像：将待检测的图像输入到YOLOv8网络中。
2. 特征提取：通过一系列卷积层和池化层，从输入图像中提取出特征信息。
3. 目标预测：利用卷积层输出的特征图，预测出候选框的位置和类别概率。
4. 候选框筛选：根据预测的类别概率和置信度，对候选框进行筛选，去除低置信度的候选框。
5. 非极大值抑制：对于重叠的候选框，保留置信度最高的候选框，并去除其他重叠的候选框。

YOLOv8相比于之前的版本，在网络结构和训练策略上进行了改进，提高了检测的准确性和速度。它采用了更深的网络结构，引入了残差连接和特征金字塔网络，以提取更丰富的特征信息。此外，YOLOv8还使用了数据增强和多尺度训练等技术来提升模型的泛化能力。