yolov8目标检测整个过程

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种先进的目标检测算法，它是YOLO系列（You Only Look Once）的最新版本。目标检测的主要流程包括以下几个步骤：

1. **输入处理**：YOLOv8接受图像作为输入，并对其进行预处理，如缩放、归一化等，以便适应模型的输入尺寸。

2. **特征提取**：通过卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取。YOLOv8通常基于Darknet架构，该架构包含了几个瓶颈块（ResNet-like blocks）和SPP层（Spatial Pyramid Pooling），用于捕获多尺度的空间信息。

3. **网格划分**：将图像划分为若干个网格，每个网格负责预测在其区域内的物体。YOLOv8采用了更大的网格大小，这有助于捕获更大范围的物体。

4. **解码预测**：对于每个网格，模型预测固定数量的bounding boxes（边界框）以及它们对应的类别概率和坐标。这些预测需要经过解码，转换成实际像素位置的边界框。

5. **非极大抑制（NMS）**：为了避免同一个目标被多次预测，会对所有网格预测的边界框应用NMS算法，保留得分最高的框，去除与其他高分框重叠度高的候选框。

6. **后处理**：最后一步是对剩下的边界框进行进一步的调整和优化，如回归误差校正，然后筛选出最终的目标检测结果。