YOLOv8算法介绍
时间: 2024-04-14 19:24:44 浏览: 189
YOLOv8是一种目标检测算法,它是YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新版本。相比于之前的版本,YOLOv8在准确性和速度方面都有所提升。
YOLOv8的核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题,通过一个单一的神经网络同时预测目标的类别和位置。它采用了Darknet作为基础网络,并引入了一些改进来提高检测性能。
YOLOv8的主要特点包括:
1. 多尺度检测:YOLOv8在不同的尺度上进行目标检测,可以检测到不同大小的目标。
2. 特征融合:通过将不同层级的特征进行融合,可以提取更丰富的语义信息,提高检测准确性。
3. 上采样技术:通过上采样操作,可以将低分辨率的特征图恢复到原始输入图像的尺寸,提高目标检测的精度。
4. 快速推理:YOLOv8采用了一些优化策略,如网络剪枝和量化等,以提高推理速度。
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