YOLOv8为什么是最好用的目标检测网络？

文章预览

        0. 这篇文章干了啥？ 计算机视觉领域持续保持动态且快速发展的态势，使机器能够解读和理解视觉数据。在这一领域中，目标检测是核心任务之一，它涉及在图像或视频序列中准确识别和定位目标对象多年来，为应对这一挑战，已开发出一系列复杂算法，每次迭代都带来了新的进步和改进。 Redmon等人于2015年提出的You Only Look Once（YOLO）算法在目标检测领域取得了重大突破。YOLO系列通过将目标检测问题转化为单一的回归问题，彻底改变了该领域，其中卷积神经网络在一次前向传播中处理整个图像，以预测边界框和类别概率。这种方法摒弃了传统的多阶段检测方法，在速度和效率上取得了显著优势。 在继承前代成功的基础上，YOLOv8引入了先进的架构和方法论创新，显著提升了其在实时目标检测中的准确性、效率和可用性。 调查目标 本研究 ………………………………