yolov8算法概述

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本。YOLOv8算法采用了一种基于anchor的检测方式，将输入图像分成多个网格，每个网格预测一定数量的边界框和类别概率。与之前的版本相比，YOLOv8算法在网络结构和训练方式上进行了改进，提高了检测精度和速度。

YOLOv8算法的网络结构由多个卷积层和池化层组成，其中包括多个卷积神经单元。这些卷积神经单元在ultralytics/nn/modules.py文件中定义。YOLOv8算法使用COCO数据集进行预训练，没有后缀，是默认的YOLOv8模型，即yolov8n.pt。

YOLOv8算法的检测过程包括以下步骤：
1. 将输入图像分成多个网格。
2. 对每个网格预测一定数量的边界框和类别概率。
3. 根据边界框和类别概率进行筛选和非极大值抑制，得到最终的检测结果。