YOLOv8 slam

引用\[1\]中提到了一些使用深度学习方法来帮助SLAM的方法，其中包括DS-SLAM和DynaSLAM。这些方法将SLAM和语义分割识别相结合，以更精确地选择动态物体。然而，这些方法的运行速度较慢，计算成本较高。为了解决这个问题，引用\[1\]中提到了使用YOLO目标检测的方法进行动态特征点剔除。通过在SLAM中加入YOLO，可以简单地对CMakeLists文件进行一些修改，并进行多线程设计，以提高运行效率。\[2\]\[3\]

至于YOLOv8 slam，根据提供的引用内容，没有明确提到YOLOv8与SLAM的结合。然而，根据引用\[1\]中提到的方法，可以推测使用YOLOv8作为目标检测器来进行动态特征点剔除的方法也是可行的。具体实现可能需要对SLAM系统进行一些修改，以适应YOLOv8的特性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [动态场景下的语义SLAM的简单实现（基于YOLOv5目标检测）](https://blog.csdn.net/jiny_yang/article/details/115590451)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [深度学习与SLAM：ORB_SLAM-YOLOv5](https://blog.csdn.net/ns2942826077/article/details/118979626)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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