YOLOv8识别流程

YOLOv8是一种目标检测算法，它可以实现实时的物体识别。下面是YOLOv8的识别流程：

1. 输入图像：首先，将待检测的图像输入到YOLOv8模型中。

2. 基础网络：YOLOv8使用Darknet作为基础网络，它是一个卷积神经网络结构。Darknet可以提取图像的特征信息。

3. 特征提取：在Darknet网络中，通过多个卷积层和池化层对图像进行特征提取。这些层可以捕捉图像中的边缘、纹理等特征。

4. 特征融合：YOLOv8采用了特征金字塔结构，将不同尺度的特征图进行融合。这样可以同时检测不同大小的目标。

5. 检测层：在特征融合后，YOLOv8通过卷积层和全连接层来预测目标的类别和位置。每个目标会被表示为一个边界框（bounding box），并且会估计该目标属于每个类别的概率。

6. 非极大值抑制：为了去除重叠的边界框，YOLOv8使用非极大值抑制（NMS）算法。NMS会根据边界框的置信度和重叠度来选择最佳的边界框。

7. 输出结果：最后，YOLOv8会输出检测到的目标的类别、位置和置信度。