asff yolov8

### YOLOv8 使用指南和教程

#### 官方使用指南概述
YOLOv8 的官方文档提供了详细的安装、配置以及使用的说明。对于初次使用者来说，建议先阅读官方提供的快速入门部分，这部分涵盖了环境搭建到模型训练的基础流程[^1]。

#### 训练过程详解
在准备数据集之后，可以按照官方给出的数据预处理方法来转换自己的数据格式以适应框架的要求。接着通过调整配置文件中的参数设置完成自定义需求下的网络架构构建与优化选项指定。最后利用命令行工具启动训练任务，在此期间还可以借助可视化平台监控损失函数变化趋势从而及时发现潜在问题并作出相应调整。

#### 验证与评估
当训练完成后，为了检验模型性能是否达到预期效果，则需执行验证步骤。这通常涉及到加载已保存的最佳权重文件，并运行测试脚本来计算各类指标得分如mAP(mean Average Precision)，以此作为衡量标准之一判断当前版本的好坏程度；另外也可以观察一些具体案例图片上的标注框位置准确性来进行直观感受。

#### 模型预测功能展示
一旦确认了满意的检测器版本后就可以将其应用于实际场景当中去做实时物体识别工作了。此时只需调用相应的推理接口传入待测图像即可获得输出结果——即各个类别对应的边界框坐标及其置信度分数列表形式返回给用户端进一步处理分析之用。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('path/to/best.pt')  # 加载最优模型
results = model.predict(source='0', conf=0.25, iou=0.45)  # 进行预测操作
for r in results:
    boxes = r.boxes.cpu().numpy()
    print(boxes)