yolov8基本原理

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的基本原理如下：

1. 网络结构：YOLOv8采用了Darknet作为其基础网络结构，包括多个卷积层和池化层，用于提取图像特征。

2. 特征提取：YOLOv8通过卷积神经网络对输入图像进行特征提取，得到一系列特征图。

3. 特征融合：YOLOv8使用了特征金字塔结构，将不同尺度的特征图进行融合，以便检测不同大小的目标。

4. 边界框预测：在每个特征图上，YOLOv8通过卷积操作预测一系列边界框，每个边界框包含目标的位置和类别信息。

5. 预测结果处理：对于每个边界框，YOLOv8使用置信度来评估其包含目标的可靠性，并根据类别概率进行分类。

6. 非极大值抑制：为了消除重叠的边界框，YOLOv8使用非极大值抑制算法，选择置信度最高的边界框作为最终的检测结果。