yolov8算法概述
时间: 2023-11-20 21:56:06 浏览: 136
yolov8训练与应用
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。
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