yolov8的boxes

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个改进版的实时目标检测算法，它是YOLO系列的最新版本，由 Ultralytics 开发。YOLOv8继承了YOLOv7的优点，如高效的检测速度和较高的准确度。在YOLOv8中，"boxes"通常指的是检测框（bounding boxes），它们是算法预测出的每个目标物体的边界信息，用于标识图像中的目标区域。

每个检测框由四个关键值组成，通常表示为(x, y, w, h)，其中(x, y)是中心点的坐标，(w, h)是框的宽度和高度。这些值是相对于输入图像的。YOLOv8采用网格化的策略来生成这些框，每个网格单元可能预测多个目标，每个目标对应一组box。

YOLOv8通过结合confidence score（置信度得分）和类别概率来确定哪个检测框最可能包含目标。预测框不仅包括位置信息，还包括对目标类别的估计。