YOLO8之学习指南
一、引言
在计算机视觉领域，目标检测是一项核心任务，其应用范围广泛，涵盖安防监控、自动驾驶、智能医疗等众多领域。YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借其高效、快速的特点，在目标检测领域占据重要地位。YOLO8 作为 YOLO 系列的最新版本，进一步提升了检测精度和速度，同时支持目标检测、图像分割、姿态估计等多任务。本指南将带领你从 YOLO8 的基础概念入手，逐步深入学习其原理、代码实现和应用优化，助你全面掌握 YOLO8。
二、YOLO8 基础入门
2.1 目标检测概述
目标检测的核心任务是在图像或视频中准确识别出感兴趣的目标，并确定其类别和位置。传统的目标检测方法通常采用滑动窗口结合特征提取的方式，这种方法计算量大、效率低。而 YOLO 系列算法通过将目标检测问题转化为回归问题，实现了端到端的目标检测，大大提高了检测速度。
2.2 YOLO8 简介
YOLO8 是 Ultralytics 公司基于 YOLO 系列发展而来的新一代目标检测算法。它在继承了 YOLO 系列高效特点的基础上，引入了更多先进的技术，如改进的网络结构、数据增强策略和训练技巧等，使得在目标检测、图像分割和姿态估计等任务上都有出色的表现。