YOLOv8原理与代码实例讲解

YOLOv8原理与代码实例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在从图像或视频中准确识别出其中的目标物体，并标注出其位置和类别。随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的（CNN）目标检测算法取得了显著的成果，其中YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效、实时的特点而备受关注。

YOLO算法自2015年提出以来，经历了多个版本的发展，不断优化和改进。YOLOv8作为最新版本，在性能和速度上取得了新的突破，成为了目标检测领域的研究热点。

1.2 研究现状

近年来，基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类：

1. 两阶段检测算法：如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。这类算法首先使用选择性搜索（Selective Search）等方法生成候选区域（Region of Interest, ROI），然后对每个ROI进行分类和位置回归。

2. 一阶段检测算法：如YOLO、SSD、RetinaNet等。这类算法直接对图像进行分类和位置回归，无需生成ROI，因此在速度上具有显著优势。

YOLO算法自提出以来，经过多个版本（v1-v7）的迭代优化，性能和速度