yolo v8是干什么的

YOLOv8是目标检测和图像分割领域中具有高度影响力的模型家族的最新成员。它采用了新的架构、新的卷积层和新的检测头。相比于之前的版本，它的速度和准确性都有了显著提高，因此非常适合实时目标检测。此外，YOLOv8支持最新的计算机视觉算法，包括实例分割，可以检测图像中的多个对象。除此之外，YOLOv8还支持训练、验证、预测、导出、跟踪和基准测试等多种模式和任务分类，可以满足不同场景下的需求。

相关问题

YOLO v8s、YOLO v8m、YOLO v8l和YOLO v8x是YOLO v8基本内容。各有什么优劣

YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它的主要思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过单次前向传播即可同时预测图像中多个目标的位置和类别。

YOLO v8是YOLO系列中的不同版本，包括YOLO v8s、YOLO v8m、YOLO v8l和YOLO v8x。它们在网络结构和性能上有所不同，下面是它们的基本内容和优劣势：

1. YOLO v8s（Small）：
- 网络结构较小，参数量较少，适合在计算资源有限的设备上运行。
- 速度较快，适合实时目标检测应用。
- 但由于网络较小，检测精度可能相对较低。

2. YOLO v8m（Medium）：
- 网络结构中等大小，参数量适中。
- 在速度和精度之间取得了平衡，可以在一定程度上提供较高的检测精度。
- 适合在计算资源相对充足的设备上运行。

3. YOLO v8l（Large）：
- 网络结构较大，参数量较多。
- 具有更高的检测精度，可以处理更小目标或者更复杂的场景。
- 但由于网络较大，速度可能较慢，需要更多的计算资源。

4. YOLO v8x（Extra Large）：
- 网络结构非常大，参数量非常多。
- 在检测精度上有所提升，可以处理更小目标或者更复杂的场景。
- 但由于网络非常大，速度非常慢，需要更多的计算资源。

总的来说，YOLO v8s适合计算资源有限且对速度要求较高的场景；YOLO v8m在速度和精度之间取得了平衡；YOLO v8l和YOLO v8x适合对检测精度要求较高的场景，但需要更多的计算资源。

yolo v8 CBS 指的是什么

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，V8 版本代表 YOLO 的最新迭代之一。CBS（Class Balanced Sampling）是一种改进的采样策略，在 YOLO V8 中用于训练过程中，它特别关注各类别的样本均衡，确保模型能够更好地捕捉数据集中各类别物体的比例。通过 CBS，YOLO V8 能够提升对小目标和长尾类别检测的能力。

简单来说，YOLO V8 CBS 就是在 YOLO V8 算法的基础上，通过优化采样策略来提高模型对于不同大小、不同类别的目标检测性能。