yolov8 default参数解读

Yolov8是一种目标检测算法，它是基于深度学习的YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。Yolov8的默认参数如下：

1. 输入尺寸（input size）：默认为416x416像素的图像尺寸。输入图像会被缩放到这个尺寸进行处理。

2. 类别数（number of classes）：默认为80个类别，对应于COCO数据集的80个类别。可以根据实际需要进行修改。

3. 锚框（anchors）：默认为3个锚框，每个锚框由两个尺度和两个长宽比确定。可以根据目标尺寸和长宽比进行调整。

4. 网络结构（network architecture）：默认使用Darknet-53作为骨干网络结构。这是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。

5. 训练参数（training parameters）：包括学习率、学习率衰减、权重衰减等。这些参数可以根据具体任务和数据集进行调整。

6. 预测阈值（detection threshold）：默认为0.5，表示预测结果中置信度小于0.5的边界框将被过滤掉。

7. NMS（Non-Maximum Suppression）阈值：默认为0.45，表示在应用NMS算法时，重叠度大于0.45的边界框将被合并。

8. 训练数据加载器（training data loader）：默认使用随机数据增强技术，包括随机裁剪、颜色抖动等。

9. 损失函数（loss function）：默认使用YOLOv3损失函数，包括边界框坐标损失、置信度损失和类别损失。

10. 输出结果（output）：默认输出边界框的坐标、置信度和类别信息。