yolov8文献引用

YOLOv4是一种高效的目标检测算法，它在速度和准确性方面取得了显著的改进。以下是YOLOv4的一些文献引用：

1. Alexey Bochkovskiy, Chien-Yao Wang, Hong-Yuan Mark Liao. "YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection." arXiv preprint arXiv:2004.10934 (2020).

2. Joseph Redmon, Ali Farhadi. "YOLOv3: An Incremental Improvement." arXiv preprint arXiv:1804.02767 (2018).

3. Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi. "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR) (2016).

这些文献提供了YOLOv4算法的详细介绍和技术细节，可以作为参考资料来了解YOLOv4的原理和实现方式。

相关问题

yolov8参考文献

YOLOv8的参考文献主要包括以下几个来源。首先，关于YOLOv8的理论部分，可以参考RepVGG作者在知乎上的文章。该文章的链接是：https://zhuanlan.zhihu.com/p/344324470。
其次，YOLOv8是由开发YOLOv5的公司Ultralytics于2023年1月发布的。尽管目前还没有关于YOLOv8的论文，但我们可以通过深入了解与其他YOLO版本相比的架构决策来了解它。根据当前的趋势，YOLOv8是无锚的，并减少了框预测的数量，从而加快了非最大值抑制（NMS）的速度。此外，在训练时，YOLOv8使用了马赛克增强，不过在最后十个历元中已经禁用了这种增强，因为发现如果在整个训练过程中使用可能是有害的。
此外，YOLOv8提供了5个缩放版本：YOLOv8n（nano）、YOLOv8s（small）、YOLOv8m（medium）、YOLOv8l（large）和YOLOv8x（extra large）。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [改进YOLOv5、YOLOv8系列：29.YOLOv5 结合 极简又强大的RepVGG 重参数化模型结构](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/126735476)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLO综述](https://blog.csdn.net/qq_54372122/article/details/130012392)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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yolov8的文献综述

根据提供的引用内容，YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）目标检测框架的一个版本，它是YOLO家族中的最新版本。YOLOv8在YOLOv2到YOLOv7的基础上引入了一系列改进和增强，包括网络设计、损失函数修改、锚盒适应和输入分辨率缩放等方面。

YOLOv8的改进和增强旨在提高目标检测的准确性和速度。通过改进网络设计，YOLOv8可以更好地捕捉目标的特征，并提高检测的准确性。此外，通过修改损失函数，YOLOv8可以更好地处理目标的边界框和类别预测，进一步提高检测的准确性。

另外，YOLOv8还引入了锚盒适应和输入分辨率缩放的技术。锚盒适应可以根据目标的大小和形状自适应地调整锚盒的尺寸和比例，从而提高目标检测的准确性。输入分辨率缩放可以根据目标的大小和距离自适应地调整输入图像的分辨率，从而提高目标检测的速度和准确性。

通过这些改进和增强，YOLOv8在目标检测任务中取得了很好的性能。在MS COCO数据集test-dev 2017上进行评估，YOLOv8最大的模型在NVIDIA Tesla T4上以约29 FPS的速度实现了57.2%的AP。