一图看懂yolov8

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种先进的目标检测算法，它是YOLO系列的最新版本。YOLO（You Only Look Once）以其实时性和准确性而闻名，它的核心思想是一次前向传播就能预测图像中所有物体的位置和类别。

一图看懂YOLOv8的基本流程可以分为以下几个步骤：

1. **输入处理**：首先，输入图片通过网络的卷积层进行预处理，包括缩放、裁剪等操作。

2. **特征提取**：网络使用一系列卷积层作为 backbone，例如 CSPDarknet53、EfficientNet等，从原始图像中提取高维特征表示。

3. **网格划分**：将图像划分为若干个固定的大小网格，每个网格负责检测一定区域内的物体。

4. **锚点生成**：YOLOv8使用多尺度的锚点，每个锚点对应一种尺寸和比例的物体，用于预测目标的各种属性。

5. **预测头**：对于每个网格，模型会预测每个锚点附近是否存在物体，以及物体的位置、边界框、类别概率等信息。

6. **非极大抑制（NMS）**：为了避免对同一个位置多次预测同一个物体，使用NMS去除重叠度过高的预测结果。

7. **最终输出**：经过NMS后的结果，保留得分较高的物体预测作为最终检测结果。