yolov8github

YOLOv8的GitHub链接是https://github.com/ultralytics/ultralytics。 它是一个开源项目，您可以在这个链接上找到YOLOv8的代码和其他相关资源。

此外，您可以通过GitHub的链接下载训练模型，如yolov8s.pt或者yolov8n.pt。这些模型相对较小，下载速度较快。您可以在该GitHub页面的readme文件中找到相关的下载链接。

最后，您可以在命令行界面（CLI）中使用YOLOv8进行测试。例如，可以使用以下命令使用YOLOv8自带的经典图片进行测试：
yolo predict model=yolov8n.pt source='ultralytics/assets/bus.jpg'

希望这些信息对您有帮助！

相关问题

yolov8 github

很抱歉，我没有找到关于yolov8的引用内容。但是，根据yolov8的命名规则，它可能是一个基于YOLO算法的改进版本。YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它可以在一张图像中同时检测多个目标，并且速度非常快。如果您需要更多关于YOLO算法的信息，可以参考以下引用：
用: YOLOv3: An Incremental Improvement (https://arxiv.org/abs/1804.02767)
引用: YOLO: Real-Time Object Detection (https://pjreddie.com/darknet/yolo/)

YOLOv8 GitHub

YOLOv8 的官方代码库可以在 GitHub 上找到。你可以访问以下链接获取官方的代码实现、文档和示例：

https://github.com/AlexeyAB/darknet

这个 GitHub 仓库由 AlexeyAB 维护，其中包含了 YOLOv8 的代码和相关文档。你可以在仓库的主页上找到详细的使用说明、模型训练和测试的示例，以及相关的技术文档。

请注意，在使用和参考这个代码库时，建议仔细阅读仓库中的文档，并按照指导进行操作。这样可以确保你正确地使用 YOLOv8，并了解其各个组件和参数的含义。

希望这个 GitHub 仓库能为你提供所需的 YOLOv8 文档和代码实现。如果你有任何进一步的问题，欢迎继续提问。