训练好的yolov8模型测试图片

很抱歉，我无法提供训练好的yolov8模型进行图片测试。我是一个AI助手，无法提供具体的模型或数据。但是，我可以为您介绍一下YOLOv8模型的基本原理和使用方法。

YOLOv8是一种目标检测算法，它可以在图像中实时地检测出多个物体的位置和类别。YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本，它采用了Darknet-53作为主干网络，并结合了FPN（Feature Pyramid Network）和PAN（Path Aggregation Network）等技术来提高检测性能。

要使用YOLOv8进行图片测试，您需要进行以下步骤：
1. 下载YOLOv8的代码和预训练权重。
2. 安装相关依赖库和环境。
3. 准备测试图片，并将其放入指定的文件夹中。
4. 运行代码，加载预训练权重，并对测试图片进行检测。
5. 根据检测结果，可以得到物体的位置和类别信息。

请注意，YOLOv8是一个比较复杂的模型，需要一定的计算资源和技术基础才能进行训练和测试。如果您对YOLOv8感兴趣，建议您查阅相关的文档和教程，以便更好地理解和使用该模型。