yolov8图像处理的流程图

YOLOv8是一种用于目标检测的深度学习模型，它是YOLO（You Only Look Once）系列模型的最新版本。下面是YOLOv8图像处理的流程图：

1. 输入图像：将待检测的图像输入到YOLOv8模型中。

2. 前向传播：通过一系列卷积和池化层，将输入图像传递给YOLOv8的主干网络，提取图像的特征。

3. 特征融合：YOLOv8使用了多个不同尺度的特征图来检测不同大小的目标。在特征融合阶段，将来自不同层级的特征图进行融合，以获取更全局和更局部的信息。

4. 目标检测：在特征融合后，通过卷积和全连接层，将特征图转换为目标检测的结果。这些结果包括目标的类别、位置和置信度等信息。

5. 非极大值抑制：由于YOLOv8在多个尺度上进行检测，可能会出现重叠的检测框。为了去除冗余的检测结果，采用非极大值抑制（NMS）算法，选择置信度最高的检测框，并消除与其重叠度较高的其他检测框。

6. 输出结果：最后，将经过非极大值抑制处理后的检测结果输出，包括目标的类别、位置和置信度等信息。