yolov8识别过程详解

YOLOv8是一种用于目标检测和图像分割的模型。识别过程分为三个步骤：检测、分类和分割。

首先，使用YOLOv8模型进行目标检测。模型会将输入图像划分为不同的网格，并为每个网格预测出一组边界框及其置信度。通过设置阈值，可以筛选出具有较高置信度的目标框。

接下来，对于每个检测到的目标框，使用分类模型对其进行分类。使用yolov8n-cls.yaml配置文件加载分类模型，该模型已在COCO数据集上进行了预训练。分类模型会对每个目标框进行类别预测，输出目标所属的类别。

最后，对于需要进行图像分割的目标框，使用分割模型进行像素级的分割。使用yolov8n-seg.yaml配置文件加载分割模型，该模型也是在COCO数据集上进行了预训练。分割模型将目标框内的像素进行分割，并输出对应的分割掩码，以标识目标在图像中的位置。

通过以上三个步骤，YOLOv8模型可以实现对目标的检测、分类和分割，从而全面理解输入图像中的目标信息。