anchor free yolov8

Anchor-free YOLOv8是在2023年1月由Ultralytics公司开源的一种目标检测算法框架。它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，采用无anchor的方式进行目标检测。与传统的基于anchor的方法相比，anchor-free YOLOv8不需要预定义的anchor boxes，而是通过网络自动学习和预测目标的位置和类别。这种方法可以减少手动设计anchor的工作量，并提高目标检测的准确性。

该框架提供了完整的落地工具链，包括数据准备、模型训练、模型评估和模型导出部署等方面的工具。这使得在工业应用中使用anchor-free YOLOv8变得非常方便。

对于目标追踪，anchor-free YOLOv8使用目标检测模型，并给视频中的每个对象分配一个唯一的id。这可以用于对视频中某类物体的个数进行计数。在使用anchor-free YOLOv8进行目标追踪时，可以通过调用相关函数并传入视频作为输入进行处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8——CV界的XGBoost](https://blog.csdn.net/Python_Ai_Road/article/details/130437335)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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