请画一个YOLOv8算法流程图

抱歉，作为一个文本型的AI助手，我无法直接绘制图像或流程图。但是，我可以为你描述一下YOLOv8（You Only Look Once version 8）算法的基本流程：

1. **输入处理**：首先，YOLOv8接收一张图片作为输入，它通常会将其调整为特定的尺寸（例如416x416像素），以便于计算。

2. **特征提取**：通过一系列卷积神经网络（CNN），如Darknet53或其他预训练的底层网络，对输入图像进行特征提取。这些层逐级降低分辨率，同时增加特征的抽象度。

3. **分割网格**：将大图像划分成多个固定大小的网格，每个网格负责预测一定区域内的物体。

4. **目标检测**：对于每个网格，模型生成一组固定的预测结果，包括边界框的位置、大小以及置信度，以及可能的类别概率。这一步通过检测头完成，其中包含了预测层。

5. **非极大值抑制（NMS）**：为了去除重复的目标框，应用非极大值抑制算法，保留每个类中最有可能的对象。

6. **后处理**：最后，对所有的网格结果进行汇总，并进行后处理，比如根据阈值筛选出可信的预测结果。

这是一个简化的概述，实际的YOLOv8流程可能还会包含一些优化步骤和技术细节，例如批归一化、残差连接等。