yolov8工作原理

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8的工作原理如下：

1. 输入图像被分割成一个固定大小的网格，每个网格负责检测图像中的目标。
2. 每个网格预测多个边界框，每个边界框包含一个目标的位置和类别信息。
3. 对于每个边界框，通过计算其与真实目标框之间的IoU（Intersection over Union）来确定其是否包含一个真实目标。
4. 使用卷积神经网络（CNN）对每个边界框进行特征提取，以获取目标的更详细信息。
5. 根据预测的边界框和类别信息，通过非极大值抑制（NMS）来消除重叠的边界框，以得到最终的目标检测结果。

YOLOv8相比于之前的版本有以下改进：
1. 使用更深的卷积神经网络作为特征提取器，提高了检测性能。
2. 引入了SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块，可以处理不同尺度的目标。
3. 使用更大的输入分辨率，提高了检测的准确性。
4. 采用更高效的网络结构和技巧，提高了算法的速度。