yolov8算法原理详解

YOLOv8是一个高效的算法，包括图像分类、Anchor-Free物体检测和实例分割。它是基于前最新的优秀的YOLO改进算法，并推出了一个全新的框架。该算法的详细原理可以在中找到。中提供了该算法的整体设计、模型结构、Loss计算、训练数据增强、训练策略和推理过程的详细说明。推理过程和YOLOv5几乎相同，唯一的区别是在Distribution Focal Loss中需要对积分表示的bbox进行解码，转换为常规的4维度bbox。具体的解码和计算过程可以参考。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOV8原理和实现全解析](https://blog.csdn.net/daydayup858/article/details/131385544)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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