yolov8图像识别整个流程

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种流行的实时目标检测算法，其整体流程可以分为以下几个步骤：

1. **输入预处理**：首先，YOLOv8接受一张图片作为输入，这个过程通常包括调整图像大小使其适应模型的需求、归一化像素值等。

2. **特征提取**：使用预先训练好的卷积神经网络（如Darknet53或其他适合的Backbone），对图像进行特征提取。这个阶段通过逐层计算将原始像素映射到更高层次的特征表示。

3. **分块和预测**：图像被分成固定大小的网格（grid cells），每个网格负责预测其覆盖区域内的物体。对于每个网格，YOLOv8同时进行三个操作：第一个通道预测边界框的位置（坐标和大小）、第二个通道预测置信度以及第三个通道预测类别概率。

4. **非极大抑制（NMS）**：由于可能存在多个预测框对应同一个真实目标，NMS算法用于筛选出最有可能的对象，消除重叠的部分，保留得分最高的框。

5. **输出解码**：得到的每个预测框需要经过解码，将其回归到原始图像尺寸，以便更准确地定位目标。

6. **结果分析**：最后，收集所有网格的预测结果，合并并评估整个图像的目标检测性能，例如计算精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数。