yolov8detect阈值

### YOLOv8 检测模型中的阈值配置与调整

在YOLOv8中，检测阈值主要涉及两个方面：置信度阈值（confidence threshold）和非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）阈值。这些参数控制着最终预测框的选择标准。

#### 置信度阈值 (Confidence Threshold)

置信度阈值决定了哪些预测边界框会被保留下来作为有效的检测结果。低于此阈值的预测将被过滤掉。默认情况下，在许多实现中该值通常设为0.25到0.5之间[^2]。

对于YOLOv8而言，默认的置信度阈值可以在训练或推理脚本中通过`conf_thres`参数指定：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')
results = model.predict(source='image.jpg', conf=0.4)

上述代码片段展示了如何设置不同的置信度阈值来获取更严格或宽松的结果集。

#### 非极大值抑制 (NMS) 阈值

NMS用于消除重叠过多的候选区域，只保留最有可能的一个。这个过程依赖于IoU（Intersection over Union），即交并比指标。当多个边界框对应同一个物体时，会计算它们之间的IoU，并移除那些高于设定阈值的竞争者。一般推荐范围是从0.4至0.7不等。

同样地，在YOLOv8里可以通过修改`iou_thres`参数来进行相应调节：

results = model.predict(source='image.jpg', iou=0.6)

这允许用户根据具体应用场景灵活调整这两个重要超参数，从而优化模型性能表现。