YOLOv8s.pt：Ultralytics推出最新小型目标检测模型

YOLOv8系列模型在目标检测任务中以其速度和精度著称，它们能够快速准确地检测和识别图像中的多个对象。在YOLOv8系列中，'s'通常代表该模型的尺寸，'s'在这里表示它是次小的模型，意味着相比于同系列中的其他模型，yolov8s模型在保持较高检测性能的同时，拥有较小的模型尺寸和计算量，因此适用于计算资源有限的场景，例如边缘计算设备或实时视频分析。 YOLO系列模型的演变从早期的版本如YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4到最近的YOLOv5，再到本文档中的YOLOv8，一直在不断地进步和优化。YOLOv8s作为该系列中的一个成员，继承了YOLO算法的核心优势，即在单个神经网络中结合定位和分类任务，从而实现了实时目标检测。 在介绍YOLOv8s模型之前，我们有必要了解YOLO的基本原理。YOLO将目标检测任务视为一个回归问题，它将输入图像分割成一个SxS的网格，每个网格负责预测中心点落入其中的目标边界框。每个网格单元负责输出B个边界框，以及每个边界框的置信度（confidence score），这个置信度反映了边界框中包含目标的概率以及预测准确性。同时，每个网格单元还会预测C个条件类别概率（条件是指在网格单元中有一个对象的前提下），最终输出是SxSx(B*5+C)的张量。 在YOLOv8s模型中，次小的尺寸意味着它经过了剪枝和优化，以适应不同的应用场景。模型的训练通常在大量带注释的数据集上进行，如COCO数据集，该数据集包含多种类别的对象。由于其较小的尺寸，yolov8s模型的训练通常也需要较少的时间和资源，但是仍然能够在多数标准目标检测基准测试中取得良好的效果。 预训练模型是指已经在大量数据集上训练好的模型，它可以直接用于特定任务，或者作为新任务的起点，只需在特定的数据集上进行微调（fine-tuning）。对于yolov8s.pt模型来说，'.pt'后缀表明这是一个PyTorch格式的模型文件。PyTorch是一个广泛使用的开源机器学习库，它允许研究人员和开发者构建复杂深度学习模型，并提供了灵活性来处理各种类型的数据。 在使用yolov8s.pt模型时，通常需要依赖特定的深度学习框架，如PyTorch或其衍生的库，例如Ultralytics推出的YOLOv5。这些框架提供了丰富的API，方便开发者加载预训练模型，然后对模型进行前向传播（forward pass）以执行目标检测任务，或者进行微调以适应特定场景的数据集。 综合以上信息，yolov8s.pt预训练模型是Ultralytics最新推出的YOLO系列中的一个次小型模型，适用于对性能和资源有限制的应用场景。模型具有高度的灵活性和广泛的适用性，可通过直接使用或微调的方式进行快速部署。"