YOLOv8目标检测算法原理详解 - 深入解析最新技术 - 常规

YOLOv8（You Only Look Once v8）是一种基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法。下面是YOLOv8的基本原理：

网络架构：YOLOv8使用了一个称为Darknet的轻量级卷积神经网络作为其主干网络。Darknet由一系列卷积层、池化层和全连接层组成，用于提取输入图像的特征。
多尺度特征融合：YOLOv8通过引入多个特征融合层，从不同尺度的特征图中提取目标特征。这些特征融合层将来自不同层级的特征进行融合，以便于检测小目标或者在不同距离上出现的目标。
特征提取和预测：在YOLOv8中，网络通过多个卷积层来提取输入图像的特征。然后，将特征图分为不同的网格单元，每个单元预测一组边界框和类别。每个边界框由5个预测值组成，分别是边界框的位置（x、y、宽度和高度）以及该边界框包含目标的置信度。
输出处理：对于每个网格单元，YOLOv8通过应用非极大值抑制（NMS）来剔除重叠的边界框，并选择置信度最高的边界框。此外，还会应用置信度阈值来过滤掉置信度较低的边界框。
损失函数：YOLOv8采用改进的损失函数，包括置信度损失、位置损失和类别损失。置信度损失用于衡量预测的边界框与真实边界框之间的匹配程度。位置损失用于衡量边界框位置的预测误差。类别损失用于衡量预测的目标类别与真实类别之间的差异。

YOLOv8的主要创新在于引入了多尺度特征融合和改进的损失函数，提高了目标检测的准确性和精度。此外，YOLOv8还支持多种硬件平台的优化版本，适用于各种计算资源有限的环境中进行快速和高效的目标检测。