yolov8中的detect

### 使用和配置YOLOv8中的Detect功能

#### 配置文件设置
在YOLOv8中，`detect`模块用于执行目标检测任务。为了正确使用此功能，需先理解并编辑`.yaml`配置文件的相关部分[^1]。

配置文件通常包含以下几个重要参数：

- `nc`: 表示类别数量。
- `anchors`: 定义不同尺度下的预设框尺寸。
- `depth_multiple`, `width_multiple`: 控制网络深度和宽度的比例因子。

这些参数直接影响到模型的表现力以及最终的检测效果。

#### Python代码实现
下面是一个简单的Python脚本例子来加载预训练好的YOLOv8模型，并利用其进行图片的目标检测操作:

from ultralytics import YOLO

# 加载模型
model = YOLO('yolov8n.pt')  # 可替换为其他版本如'yolov8l.pt'

# 进行预测
results = model.predict(source='image.jpg', conf=0.25)

for r in results:
    boxes = r.boxes.xyxy.cpu().numpy()  # 获取边界框坐标
    scores = r.boxes.conf.cpu().numpy()  # 获取置信度分数
    labels = r.boxes.cls.cpu().numpy()   # 获取标签索引
    
print(boxes, scores, labels)

这段代码展示了如何通过调用`predict()`函数来进行推理工作，并获取检测结果中的边界框位置、置信度得分及对应的类标签信息。

对于更复杂的场景应用，比如实时视频流处理或是自定义数据集上的微调，则可能还需要进一步调整超参设定或修改源码逻辑。