yolov8 时序信息

YOLOv8 是不存在的，可能是您想问的是 YOLOv4。YOLOv4 在网络结构上引入了 CSPDarknet53，同时使用 SPP 和 PANet 模块来提高检测性能。此外，YOLOv4 还引入了 Mish 激活函数和 CmBN 归一化方法，进一步提高了检测精度。关于时序信息，YOLOv4 并没有直接引入时序信息，但可以通过在视频中使用光流等技术来获得时序信息。

相关问题

如何为yolov5增加时序信息

为 YOLOv5 增加时序信息需要进行以下步骤：

1. 收集带有时序信息的数据集，例如视频数据集。

2. 修改 YOLOv5 的网络结构，增加时序信息的处理模块，例如 LSTM 或者 GRU。

3. 在训练时，将时序信息和图像信息一起输入网络进行训练。

4. 在测试时，将时序信息和图像信息一起输入网络进行预测。

具体的实现细节需要根据具体的情况进行调整和优化。

yolov8 行为识别 概率

YOLOv8是一种用于行为识别的目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8通过将图像分成不同的网格单元，并在每个单元中预测目标的边界框和类别，从而实现实时目标检测和行为识别。

关于YOLOv8行为识别的概率，具体来说，YOLOv8会为每个检测到的目标分配一个置信度概率，表示该目标存在的可能性。这个概率值是在训练过程中通过计算目标与预测框之间的重叠程度（IoU）来得出的。通常情况下，概率值越高，表示模型对该目标的识别结果越有信心。

需要注意的是，YOLOv8并不是专门用于行为识别的算法，而是一种通用的目标检测算法。要实现行为识别，需要在YOLOv8的基础上进行进一步的处理和分析，例如结合时序信息、使用序列模型等。