公路病害检测Yolov8

公路病害检测Yolov8是一种基于深度学习的目标检测算法，用于检测公路上的各种病害，如裂缝、坑洞、路面损坏等。Yolov8是对Yolov3算法的改进和优化，具有更高的检测精度和更快的检测速度。

Yolov8算法采用了一种称为"one-stage"的目标检测方法，即将目标检测和边界框回归任务合并为一个单一的神经网络。相比于传统的"two-stage"方法，Yolov8在保持较高准确率的同时，大大提高了检测速度。

Yolov8的网络结构由多个卷积层和池化层组成，其中引入了残差连接和跳跃连接等技术，以提高特征提取的效果。此外，Yolov8还使用了多尺度特征融合和多尺度预测等策略，使得算法能够在不同尺度下进行准确的目标检测。

Yolov8在公路病害检测领域具有广泛的应用前景。通过使用Yolov8算法，可以实现对公路病害的自动化检测和分类，提高公路维护的效率和准确性。