YOLOv8 是 YOLO 系列目标检测算法的最新版本，它在 YOLOv7 的基础上进行了多项改进，包括模型结构、训练方法和性能优化。本文将简要介绍 YOLOv8 的主要特点。

主要特点

  1. 模型结构：YOLOv8 采用了类似于 YOLOv7 的 CSPDarknet53 作为主干网络，同时引入了新的注意力机制和通道注意力模块，提高了模型的表达能力。
  2. 训练方法：YOLOv8 在训练过程中采用了多种技术，如数据增强、多尺度训练、Mixup 等，有效地提高了模型的泛化能力和鲁棒性。
  3. 性能优化：YOLOv8 在速度和精度方面均有显著提升，尤其是在复杂场景和光照变化下的目标检测任务中。

应用场景

YOLOv8 可以应用于以下场景：

  • 自动驾驶：用于车辆、行人等目标的检测和跟踪。
  • 视频监控：用于异常行为检测、人脸识别等。
  • 工业检测：用于产品质量检测、缺陷识别等。

扩展阅读

更多关于 YOLOv8 的信息，可以参考以下链接：

图片展示

YOLOv8 模型结构图：

YOLOv8_structure

YOLOv8 检测效果示例：

YOLOv8_detection_example