yolov8目标检测介绍

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8采用了一种单阶段的检测方法，可以实时地在图像或视频中检测出多个目标物体的位置和类别。

YOLOv8的主要特点包括：
1. 高速度：YOLOv8采用了一种基于卷积神经网络的端到端的检测方法，可以实现实时的目标检测。
2. 高准确性：YOLOv8在保持高速度的同时，也能够保持较高的检测准确性。
3. 多尺度特征融合：YOLOv8通过引入多尺度特征融合模块，可以有效地利用不同尺度的特征信息，提升目标检测的性能。
4. 支持多类别检测：YOLOv8可以同时检测多个不同类别的目标物体。

YOLOv8的工作流程如下：
1. 输入图像经过卷积神经网络进行特征提取。
2. 特征图通过多尺度特征融合模块进行特征融合。
3. 融合后的特征图通过卷积层和全连接层进行目标分类和位置回归。
4. 根据分类结果和位置回归结果，确定目标物体的类别和位置。