yolov8置信度门限设置

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个基于物体检测的目标检测算法，其置信度门限设置是一个关键参数，用于决定预测结果的精度和召回率之间的权衡。置信度阈值通常指的是模型对于每个检测框预测类别及其置信度的最小要求，只有当置信度高于这个阈值时，检测结果才会被考虑为有效。

1. **高置信度门限**：较高的置信度门限会减少误报（false positives），因为模型只返回非常确信的预测。这可能导致一些真实目标被漏检（false negatives），尤其是对于小目标或遮挡严重的对象。

2. **低置信度门限**：较低的置信度门限可以提高召回率，但也会增加误报量，因为模型可能更加宽松地接受预测结果。这样有利于发现更多的潜在目标，但可能会包含一些不准确的检测。

要根据具体的应用场景调整置信度门限。如果对精度要求较高，可以设置较高的阈值；如果希望覆盖更多可能的目标，但可以接受一些误报，可以设置较低的阈值。同时，可以通过非极大抑制（NMS, Non-Maximum Suppression）进一步优化，排除重叠度过高的预测结果，即使它们的置信度超过了阈值。