YOLOv8检测算法的流程

YOLOv8是一种目标检测算法，其流程如下：

1. 图像预处理：将输入的原始图像缩放到固定大小，并进行归一化和填充操作。

2. 特征提取：采用卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取。

3. 特征融合：将不同层次的特征进行融合，以获取更全面的信息。

4. 检测框生成：使用锚框（anchor boxes）对图像进行多尺度检测，生成候选检测框。

5. 对候选框进行分类和回归：对生成的候选框进行分类和边界框回归，以得到最终的检测结果。

6. 非极大值抑制（NMS）：对重叠的检测框进行筛选，保留最具有代表性的检测框。

7. 输出检测结果：输出经过筛选后的检测框以及对应的类别和置信度得分。

以上是YOLOv8目标检测算法的主要流程，其中每个步骤都有不同的细节和算法实现方式。