yolov8网络介绍

YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，它是YOLO (You Only Look Once)系列的最新版本。YOLO算法的主要特点是实时性和准确性，能够在图像中同时检测出多个目标，并且具有较低的计算复杂度。

YOLOv8采用了Darknet-53作为其主干网络，Darknet-53是一个具有53个卷积层的深度卷积神经网络。它通过多层的卷积操作和残差连接实现了更深层次的特征提取，从而提高了目标检测的准确性。

在YOLOv8中，一张输入图像被划分为一系列的网格单元，每个单元负责检测其中的目标。每个单元预测出固定数量的边界框和相应的置信度得分，然后通过使用非极大值抑制来过滤重叠的边界框，最终输出检测结果。

YOLOv8还引入了一些改进，例如使用FPN (Feature Pyramid Network)来融合不同尺度的特征信息，以提高小目标的检测效果。此外，YOLOv8还支持多尺度训练和测试，使其能够适应不同大小和分辨率的目标。

总的来说，YOLOv8是一种高效而准确的目标检测算法，它在实时性和多目标检测方面具有很大的优势。