YOLOv8：高效车辆检测技术及性能优化

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种高效的目标检测算法，特别适用于车辆检测任务。本文将详细介绍YOLOv8算法的原理，并提供相应的源代码。

一、YOLOv8算法原理
YOLOv8算法基于深度学习技术，采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）实现目标检测。其核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过网络输出目标的边界框和类别信息。

1. 输入处理
   首先，YOLOv8算法将输入图像分割成多个网格单元（grid cell），每个网格单元负责检测一个或多个目标。每个网格单元负责预测目标的边界框以及目标的类别。

2. 特征提取
   对于每个网格单元，YOLOv8算法通过卷积神经网络提取特征。通常采用预训练的骨干网络（如Darknet-53）进行特征提取，以捕获不同尺度和语义的特征信息。

3. 边界框预测
   在特征提取后，YOLOv8算法使用一系列卷积层进行边界框预测。每个网格单元预测多个边界框，每个边界框包含目标的位置（坐标）和大小（宽度和高度）信息。

4. 类别预测
   除了边界框预测，每个网格单元还预测目标的类别。通常采用softmax函数对每个类别进行概率计算，以确定目标的类别。

5. 输出处理
   最后，根据边界框和类别预测结果，YOLOv8算法进行非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）处理，以过滤重叠的边界框，并选择置信度最高的边界框作为最终的检测结果。

二、YOLOv8性能优化
为了提高