yolov8的框架讲解

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Darknet作为其基础框架，并在COCO数据集上进行了预训练。

YOLOv8分为两个版本：分割模型和检测模型。

1. 分割模型（yolov8n-seg.pt）：
- 分割模型是YOLOv8的一种变体，它在YOLOv8的基础上添加了分割功能。
- 分割模型的后缀为-seg，例如yolov8n-seg.pt。
- 分割模型可以用于目标检测和图像分割任务。

2. 检测模型（yolov8n.pt）：
- 检测模型是YOLOv8的默认版本，没有后缀。
- 检测模型可以用于目标检测任务。

YOLOv8的框架基于Darknet，它使用卷积神经网络（CNN）进行目标检测。YOLOv8将输入图像分成多个网格，并为每个网格预测边界框和类别概率。然后，通过非极大值抑制（NMS）来过滤重叠的边界框，最终得到检测结果。

YOLOv8相比于之前的版本具有更高的检测精度和更快的检测速度。它在目标检测领域具有广泛的应用，可以用于实时目标检测、视频分析等任务。