yolov8的算法流程

yolov8 是一种目标检测算法，其算法流程如下：

1. 输入图像被分成 SxS 个网格（grid），每个网格负责检测该区域内的物体。每个网格预测 B 个边界框（bounding box）以及每个边界框的置信度。

2. 在每个边界框中，预测物体的类别概率。

3. 对每个边界框的置信度和类别概率进行置信度得分（confidence score）的计算。置信度得分由边界框中物体的置信度和类别概率相乘得到。

4. 应用非最大抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）来删除重叠的边界框，只保留最具置信度的边界框。

5. 最后，得到了目标检测结果，其中包括每个物体的边界框位置、类别以及置信度得分。