YOLOv8 是 Ultralytics 推出的最新一代目标检测模型，结合了速度与精度的突破性进展。以下是核心内容概览：

🚀 快速入门

  • 实时检测：支持 60FPS 高速推理，适用于移动端与嵌入式设备
  • 多任务能力：可完成检测、分割、姿态估计等任务
  • 简单部署：通过 ultralytics 库一键加载预训练模型 
    from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolov8n.pt")
results = model("test.jpg")

🧠 模型架构亮点

YOLOv8_Model_Architecture
- **改进的 Backbone**：采用更高效的 CNN 结构 - **动态标签分配**：提升小目标检测性能 - **支持多种输入格式**：包括图像、视频、Webcam 和目录

📌 本地化资源

如需深入学习，建议访问：
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💡 提示：YOLOv8 的 detect, track, segment 等模式可通过参数灵活切换，具体可参考 官方文档 的进阶章节。