yolov8论文
时间: 2025-05-01 17:38:54 浏览: 153
### YOLOv8 相关论文概述
YOLOv8 是 Ultralytics 公司开发的目标检测框架,其设计延续了 YOLO 系列的高效性和灵活性。虽然官方尚未发布专门针对 YOLOv8 的独立学术论文[^1],但可以通过分析其前代版本以及相关技术改进来理解其核心原理。
#### 论文推荐
以下是几篇与 YOLOv8 技术背景密切相关的研究工作:
1. **YOLO Series Papers**:
- 《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》 (YOLOv1)[^3]
- 《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》 (YOLOv2)[^4]
- 《YOLOv3: An Incremental Improvement》 (YOLOv3)[^5]
- 《Scaling YOLO: A Comprehensive Study on Scaling Anchor-free Object Detectors》 (YOLOX)[^6]
这些论文奠定了 YOLO 家族的基础架构和技术理念,包括单阶段检测器的设计思路、多尺度预测机制等。
2. **Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic IoU Loss**:
此论文探讨了一种新的边界框表示形式——高斯分布边界框(GBBs),并引入概率交并比损失函数(Probiou Loss)。该方法能够更精确地描述目标的位置不确定性,并改善细长或旋转物体的定位效果[^2]。然而需要注意的是,在实际应用过程中可能存在某些局限性,比如难以处理完全对称的对象或者极端比例的情况。
3. **Ultralytics Documentation & Source Code Analysis**:
虽然不是正式发表的文章,但是 Ultralytics 提供的技术文档和开源实现同样具有很高的参考价值。它们详细记录了模型结构调整细节、超参数优化策略等内容。
#### 示例代码片段
下面展示如何加载预训练权重并运行推理过程:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载小型版网络
results = model.predict(source='image.jpg', save=True) # 对图片执行预测并将结果保存到磁盘上
```
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