YOLOv8 是一种高效的物体检测算法，本文将为您介绍 YOLOv8 的代码结构和一些关键点。

1. YOLOv8 简介

YOLOv8 是 YOLO 系列的第八个版本，它在速度和准确度上都有显著提升。它采用了一种新的网络结构和训练策略，使得检测速度更快，准确度更高。

2. YOLOv8 代码结构

YOLOv8 的代码结构可以分为以下几个部分：

  • 数据预处理：包括图像读取、归一化等操作。
  • 模型定义：定义 YOLOv8 的网络结构。
  • 训练过程：包括损失函数、优化器等。
  • 测试过程：进行物体检测。

3. 关键点

  • 新的网络结构：YOLOv8 采用了一种新的网络结构，包括 CSPDarknet53 和 YOLOv8Head。
  • 数据增强：YOLOv8 在训练过程中使用了多种数据增强方法，如随机裁剪、翻转等。
  • 损失函数：YOLOv8 使用了新的损失函数，包括定位损失、分类损失和对象置信度损失。

4. 图片示例

下面是 YOLOv8 检测到的物体示例：

Objects Detected by YOLOv8

5. 扩展阅读

如果您想了解更多关于 YOLOv8 的信息，可以阅读以下文章：