YOLOv8 代码解析

YOLOv8 (You Only Look Once version 8) 是YOLO（You Only Look Once）系列的一个最新版本，它是实时物体检测算法。YOLO是一种目标检测模型，它通过一次前向传播就能同时预测图像中的多个物体及其类别，因此得名"You Only Look Once"。

YOLOv8的主要代码通常包含以下几个部分：

1. **模型结构**：核心是Darknet架构，它包括卷积层、最大池化层、以及SPP（空间金字塔池化）用于处理不同尺度的目标。YOLOv8引入了更多的卷积块和特征融合技术，如 Mish 激活函数和 CSPdarknet设计。

2. **训练过程**：涉及预处理数据、设置损失函数（如交叉熵损失加上坐标回归误差）、优化器（如Adam或SGD）、以及数据增强策略，比如随机裁剪和翻转等。代码会使用预训练权重初始化，并进行迭代训练以调整网络参数。

3. **推理阶段**：输入图像经过前向传播，生成每个网格位置上的候选框，然后通过非极大抑制（NMS）筛选出最有可能的对象，输出最终的类别和边界框。

4. **主函数**：这是程序的入口点，负责配置模型、加载预训练权重、设置超参数、读取图像并执行检测操作，最后保存结果或展示可视化结果。