yolov8模型的输入输出

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个用于实时目标检测的算法，它是YOLO系列算法的最新版本。YOLOv8继承了YOLO系列算法的核心特点，即能够快速准确地从图像中检测出多个目标，并对它们进行分类。由于YOLOv8是较新的模型，具体的细节和特性可能会随着版本的更新而有所变化，但通常来说，YOLOv8的输入输出具有以下特点：

输入：
YOLOv8模型通常接受一张图片作为输入。这张图片在输入模型之前，需要按照模型训练时使用的数据预处理步骤进行处理。例如，可能需要将图片调整为特定的尺寸，归一化像素值，以及进行其他增强或标准化步骤。

输出：
YOLOv8模型的输出是一个包含目标检测结果的数据结构，通常包括以下几个要素：
1. 目标的位置：通常由边界框（bounding box）坐标表示，边界框定义了每个检测到的目标的位置和尺寸。
2. 类别标签：表示检测到的目标属于哪个类别，例如车辆、行人、动物等。
3. 置信度或概率分数：表示检测到的目标是特定类别的置信度，这通常是一个介于0到1之间的值，1表示完全确定。
4. 分数阈值：在实际应用中，通常会设定一个阈值来过滤掉置信度较低的检测结果。

这些输出信息通常被组织成一个或多个数组，具体取决于模型的实现细节。在后处理阶段，通常会根据置信度阈值筛选检测结果，并将它们绘制到原始图像上以直观显示检测到的目标。