yolov8 results

### YOLOv8 性能指标与示例结果

#### 模型验证命令及其解释
对于YOLOv8，在执行模型验证时可以使用特定的命令来评估模型的表现。例如，针对实例分割任务也成功运行[^1]。具体来说，通过如下命令可完成这一过程：

yolo task=detect mode=val model=runs/detect/train/weights/best.pt data=ultralytics/cfg/mask.yaml device=cpu

这条命令指定了要使用的模型权重路径`best.pt`以及数据配置文件`mask.yaml`，并选择了CPU作为计算设备。

#### 绩效度量的理解
关于机器学习算法绩效度量方面，可以看到良好的预测能力和召回率对于该算法而言是非常重要的两个评价标准[^2]。这些度量能够帮助理解模型在不同场景下的表现情况，特别是当涉及到回归问题时，还有专门的一套衡量体系用于评估模型的好坏程度。

#### 配置文件的作用解析
值得注意的是，在YOLOv8中有几个关键性的配置文件起到了重要作用。比如`yolov8n.yaml`定义了网络架构的具体设置；而像`coco128.yaml`这样的文件则包含了COCO数据集的相关参数设定[^3]。这使得开发者可以根据实际需求调整模型结构或是适配不同的数据源。

#### 示例结果展示
为了更好地说明YOLOv8的效果，下面给出一段简单的Python代码片段用来加载预训练好的模型并对图像进行推理操作：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 加载预训练模型
results = model.predict(source='image.jpg', save=True, imgsz=640)  # 对图片做预测并将结果保存下来

这段代码展示了如何利用官方提供的API快速上手YOLOv8的目标检测功能，并且可以通过修改输入参数轻松实现自定义化应用开发。