yolov8 sam

很抱歉，目前并没有 YOLOv8 SAM 这个算法或模型的存在，可能是您的信息有误。YOLOv4 是一种比较流行的目标检测算法，其特点是速度快，同时准确率也较高。而SAM（Spatial Attention Module）是一种用于增强卷积神经网络感受野的方法，可以使得模型更加注重图像中重要的区域。如果您有关于 YOLOv4 或者 SAM 的问题，我可以为您解答。请问您是否需要相关介绍或回答问题呢？

相关问题

yolov8添加sam

根据引用\[1\]中提到的信息，YOLOv8是YOLOv5的一个版本，由Ultralytics公司于2023年1月发布。YOLOv8采用了anchor-free的架构，减少了框预测的数量并加速了非最大抑制（NMS）。此外，YOLOv8在训练时使用了mosaic augmentation，但在最后十个epoch中被禁用。YOLOv8可以通过命令行界面（CLI）运行，也可以作为PIP包进行安装。它还提供了多个集成，用于标记、训练和部署。YOLOv8提供了五个缩放版本：YOLOv8n（nano）、YOLOv8s（small）、YOLOv8m（medium）、YOLOv8l（large）和YOLOv8x（extra large）。

至于您提到的"添加sam"，我无法在提供的引用中找到与SAM（Spatial Attention Module）相关的信息。如果您需要更多关于YOLOv8的详细信息，我建议您查阅YOLOv8的论文或官方文档以获取更准确的答案。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLO综述：从YOLOV1到YOLOV8](https://blog.csdn.net/qq_33287871/article/details/130036069)[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]
[ .reference_list ]

yolov8+sam

YOLOv8 SAM是基于YOLOv8和FastSAM算法进行的一种目标检测和全实例分割方法。它使用了YOLOv8-Seg来适应Selective Attention Transformer (SAT)任务，旨在准确地检测和分割图像中的每个对象或区域，而忽略对象类别。通过在FastSAM中直接使用YOLOv8-Seg方法进行全实例分割阶段，可以得到较好的结果。YOLOv8-Seg结合了主干网络、特征金字塔网络（FPN）和检测分支与分割分支，以提取特征、输出类别和边界框，并生成实例分割结果。分割分支通过卷积层处理映射，并输出Mask系数和原型，通过与原型相乘得到实例分割结果。YOLOv8 SAM的结构发展自YOLOv5，并受到了其他算法的启发，如YOLOX、YOLOv6、YOLOv7等。