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yolov8提出论文

时间: 2025-05-27 13:24:57 浏览: 11

YOLOv8 并不存在专门的学术论文或研究文章对其进行详细的理论阐述。实际上，YOLOv8 是由 Ultralytics 公司基于 YOLO 系列模型进一步开发和优化的一个版本[^1]。它延续了 YOLO 家族的核心理念，即通过单一神经网络实现端到端的目标检测任务，并在此基础上进行了多项技术改进以提升性能与效率。早期版本如 YOLOv1 到 YOLOv4 已经有对应的正式出版物介绍了各自的设计原理及其创新点[^2]。然而自 YOLOv5 开始，Ultralytics 更倾向于以开源代码库的形式发布新版本更新日志作为主要参考资料而非撰写传统意义上的科学论文[^3]。这意味着关于 YOLOv8 的具体改动记录、功能特性等信息通常可以从其官方 GitHub 页面获取最为详尽准确的内容描述。虽然缺乏一篇针对 YOLOv8 的独立论述型文献，但是可以通过分析先前各版次之间的演变规律来推测当前迭代可能涉及的关键要素。例如，在架构方面可能会采用更先进的骨干网结构；训练机制上也许引入新型的数据增强方式等等[^4]。此外值得注意的是，即便没有严格定义下的公开发表流程，这种实践导向的研发模式同样有助于快速响应社区反馈进而促进技术进步。 ```python from ultralytics import YOLO # Load a pretrained YOLOv8n model model = YOLO('yolov8n.pt') def predict_image(image_path): predictions = model.predict(source=image_path) return predictions img_to_predict = './test.jpg' results = predict_image(img_to_predict) for result in results: boxes = result.boxes.xyxy # get box coordinates in (top, left, bottom, right) format confidences = result.boxes.conf # confidence score class_ids = result.boxes.cls # class id ```

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