yolov8算法思想

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8的思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过一个单一的神经网络同时预测目标的类别和位置。

YOLOv8的算法思想主要包括以下几个步骤：
1. 网络结构：YOLOv8使用了Darknet作为基础网络结构，它由一系列卷积层和池化层组成，用于提取图像特征。
2. 特征提取：通过在Darknet网络中进行多次卷积和池化操作，提取图像的高级语义特征。
3. 特征融合：YOLOv8采用了特征金字塔结构，将不同尺度的特征图进行融合，以便检测不同大小的目标。
4. 预测框生成：在特征融合后，通过卷积操作生成预测框，每个预测框包含了目标的类别、位置和置信度等信息。
5. 非极大值抑制：为了消除冗余的预测框，YOLOv8使用非极大值抑制（NMS）算法，选择置信度最高的预测框，并过滤掉与其高度重叠的其他预测框。
6. 目标分类：通过对预测框中的特征进行分类，确定目标的类别。
7. 边界框回归：对于每个预测框，YOLOv8还会进行边界框回归，进一步优化目标的位置。