Yolov8目标检测模型

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。YOLOv8采用了一种单阶段的检测方法，可以实时地在图像或视频中检测出多个目标物体。

YOLOv8的主要特点包括：
1. 高速度：YOLOv8能够实时地进行目标检测，其速度比传统的两阶段方法更快。
2. 高准确性：YOLOv8在保持较高速度的同时，也具备较高的检测准确性。
3. 多尺度特征融合：YOLOv8通过使用不同尺度的特征图来检测不同大小的目标物体，从而提高了检测的精度。
4. 使用Darknet作为基础网络：YOLOv8使用了一个名为Darknet的深度神经网络作为其基础网络，该网络具有较小的模型大小和较高的计算效率。

YOLOv8的工作流程如下：
1. 输入图像被分成多个网格（grid），每个网格负责检测其中的目标物体。
2. 每个网格预测多个边界框（bounding box），每个边界框包含一个目标物体的位置和类别信息。
3. 通过卷积神经网络对每个边界框进行分类和位置回归，得到最终的目标检测结果。