yolov8目标检测原理

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的最新版本。它的原理可以简单概括为以下几个步骤：

1. 输入图像被分割成固定大小的网格。每个网格负责预测一定数量的边界框和类别。

2. 对于每个边界框，模型会预测其相对于网格的位置和大小，以及所属的类别概率。这种预测是通过卷积神经网络实现的。

3. 在训练过程中，使用标注数据来计算预测边界框与真实边界框之间的损失，并通过反向传播来更新模型参数。

4. 在推断过程中，根据类别概率和置信度对边界框进行筛选和排序，选择置信度高且不重叠的边界框作为最终的检测结果。

YOLOv8相对于之前的版本进行了一些改进，包括使用更深、更大的网络结构（如Darknet-53），引入了多尺度训练和推断策略，以及采用了更加优化的损失函数等。这些改进使得YOLOv8在目标检测任务中具有更好的性能和速度。