今晚打老虎的专栏

在机器学习和计算机视觉的世界中，将视觉数据转化为可理解信息的过程被称为“推理”或“预测”。Ultralytics YOLOv8 提供了一项强大的功能，称为预测模式，专为在各种数据源上进行高性能、实时推理而设计。为什么使用 Ultralytics YOLO 进行推理？多功能性：能够对图像、视频甚至实时流进行推理。性能：为实时高速处理而设计，同时不牺牲准确性。易用性：直观的 Python 和 CLI 界面，便于快速部署和测试。高度可定制：可以根据您的具体要求调整模型的推理行为的各种设置和参数。

验证是机器学习管道中的关键步骤，可以评估训练模型的质量。Ultralytics YOLOv8的验证模式提供了一套强大的工具和指标，用于评估目标检测模型的性能。本文章是如何有效使用验证模式以确保模型准确可靠的完整资源。

Ultralytics YOLOv8 的训练模式专为高效训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件功能。本文章在涵盖使用 YOLOv8 的强大功能集训练您自己的模型所需的所有细节。

Ultralytics YOLOV8是一个简洁、高效、友好的目标检测类库。他可以完成图像分类（Image Classification）、目标检测（Object Detection）、实例分割（Instance Segmentation）、姿态估计（Pose Estimation）、旋转边界框目标检测（Oriented Bounding Boxes Object Detection）等五类任务。本文将为大家讲解这五类任务是干什么事情，同时他们可以应用在哪些工业生产中。