基于YOLOv8的热力图生成与可视化——支持自定义模型与置信度阈值的多维度分析

目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，而YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效性和准确性成为该领域的代表性方法。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，在目标检测任务中表现出色。然而，传统的目标检测结果通常以边界框和类别标签的形式呈现，缺乏对模型决策过程的直观解释。热力图作为一种可视化工具，能够直观地展示模型在图像中的关注区域，为模型的可解释性提供了重要支持。本文将探讨基于YOLOv8的热力图生成与可视化方法，并支持自定义模型与置信度阈值的多维度分析。

1. YOLOv8与热力图生成技术概述

1.1 YOLOv8的核心特性

YOLOv8在YOLO系列的基础上进行了多项优化，包括：

1. 更高效的网络结构：采用CSP（Cross Stage Partial）架构，提升特征提取能力。
2. 更精确的检测性能：通过改进的损失函数和训练策略，提高目标检测的准确性。
3. 更灵活的部署支持：支持多种硬件平台和推理框架，便于实际应用。

1.2 热力图生成的基本原理

热力图是一种通过颜色梯度表示数据分布的可视化方法。在目标检测中，热力图通常用于展示模