yolov8 目标检测算法

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8采用了一种单阶段的检测方法，可以实现实时目标检测。

YOLOv8的主要特点包括：
1. 网络结构：YOLOv8采用了Darknet作为基础网络结构，具有多个卷积层和池化层，可以提取图像的特征。
2. 多尺度特征融合：YOLOv8通过使用不同尺度的特征图进行融合，可以检测不同大小的目标。
3. Anchor机制：YOLOv8使用Anchor机制来预测目标的位置和大小，通过预定义一组Anchor框来匹配目标。
4. 分类与定位：YOLOv8不仅可以检测目标的位置，还可以对目标进行分类，可以同时实现目标检测和分类任务。
5. 非极大值抑制：YOLOv8使用非极大值抑制（NMS）来消除重叠的边界框，提高检测结果的准确性。