使用YOLOv8算法的背景

YOLOv8算法是目标检测领域的一种算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLO算法最早由Joseph Redmon等人提出，其主要思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接在图像上预测目标的边界框和类别信息。

YOLOv8算法在YOLOv3的基础上进行了改进和优化，主要包括以下几个方面：
1. Backbone网络：YOLOv8使用了Darknet-53作为主干网络，该网络结构更深，并且引入了残差连接，提升了特征提取的能力。
2. 特征融合：YOLOv8通过将不同尺度的特征图进行融合，提高了对不同大小目标的检测能力。
3. 改进的损失函数：YOLOv8采用了改进的损失函数，使得模型对小目标的检测效果更好。
4. 数据增强：YOLOv8在训练过程中采用了多种数据增强技术，如随机缩放、随机裁剪等，增加了模型的鲁棒性和泛化能力。

使用YOLOv8算法可以实现高效准确的目标检测，广泛应用于视频监控、自动驾驶、智能安防等领域。