yolov8多目标跟踪

YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。它在目标检测的同时可以进行多目标跟踪。

YOLOv8采用了Darknet架构作为其基础网络，通过卷积神经网络对图像进行处理，将图像划分为不同的网格，并预测每个网格中存在的目标类别和位置。与之前版本相比，YOLOv8引入了一些改进来提高检测的准确性和性能。

在多目标跟踪方面，YOLOv8可以通过在不同的帧之间匹配目标来实现。它使用目标检测结果中的边界框信息，并利用一些跟踪算法（如卡尔曼滤波器或深度关联滤波器）来对目标进行跟踪。这样，YOLOv8可以在视频中实现实时的多目标跟踪。

总的来说，YOLOv8是一个强大的目标检测算法，可以同时进行多目标跟踪。它在许多计算机视觉应用中具有广泛的应用，如视频监控、自动驾驶等。