yolo v8识别的原理

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，YOLO v8是YOLO系列的最新版本。它的原理如下：

1. 网络结构：YOLO v8采用了深度卷积神经网络（CNN）作为基础网络结构。通常使用的是Darknet作为YOLO的基础网络。

2. 特征提取：YOLO v8通过多个卷积层和池化层来提取图像的特征。这些层可以捕捉不同尺度和语义的特征，以便更好地检测不同大小和类别的目标。

3. 边界框预测：在特征提取后，YOLO v8将特征图分为网格，并为每个网格预测边界框。每个边界框包含目标的位置（左上角和右下角坐标）和类别概率。

4. 类别预测：对于每个边界框，YOLO v8还预测了目标所属的类别。这是通过在特征图上应用全连接层和softmax激活函数来实现的。

5. 预测输出：最后，YOLO v8根据边界框的位置、类别概率和置信度（表示目标存在的概率）生成最终的预测输出。置信度是通过将边界框的类别概率与边界框的预测准确度相乘得到的。