yolov8的基线模型

yolov8是一种目标检测算法，它的基线模型是指在训练过程中使用的初始模型。根据引用中提到的Yolov8原理，我们可以得知yolov8是在yolov7的基础上进行改进和优化的。具体来说，yolov8主要包括了一系列的改进措施，如使用更深的网络模型、引入残差连接和跳跃连接等，以提高检测的准确性和效率。

然而，在引用中提到的yolov系列的各个版本中，没有明确提及yolov8的具体细节。因此，我们无法确定yolov8的基线模型是否存在或者是如何定义的。

另外，根据引用中的信息，训练结果模型的测试集测试是用于评估训练所得模型在测试数据集上的性能表现。但该引用并未提及yolov8的基线模型。

综上所述，根据目前提供的引用内容，我无法提供关于yolov8基线模型的具体信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [视频目标检测 yolo算法小模型自训练模型对比（yolov5 yolov7 yolov8）](https://blog.csdn.net/qq_42835363/article/details/131817017)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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