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YOLOv8是一種單階段（one-stage）檢測算法，它將目標檢測問題轉化為一個回歸問題，能夠在一次前向傳播過程中同時完成目標的分類和定位任務。相較于兩階段檢測算法（如Faster R-CNN），YOLOv8具有更高的檢測速度和實時性。

1.數據集介紹

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2.YOLOv8模型結構

YOLOv8的結構主要分為三部分：Backbone、Neck和Head。

- Backbone

• 用于提取輸入圖像的特征。YOLOv8采用了多種輕量化的卷積模塊（如CSP模塊）和擴展卷積（Depthwise Separable Convolution），提升了特征提取的速度和效率。
• 它能夠有效地捕獲不同尺度和不同特征層次的信息。

- Neck

• 用于融合多尺度特征，實現對小目標的更好檢測。YOLOv8中常用的Neck是PAN（Path Aggregation Network）和FPN（Feature Pyramid Network）的結合，能夠更好地傳遞底層和頂層特征，提高對目標的檢測精度。

- Head

• 負責最終的目標檢測和分類任務。YOLOv8的Head包括分類分支和邊界框回歸分支。分類分支輸出每個候選區域的類別概率，邊界框回歸分支則輸出檢測框的位置和大小。
• YOLOv8采用了Anchor-Free的設計，使得模型可以在不需要預設錨框的情況下進行檢測，減少了計算復雜度，并提升了檢測精度。

YOLOv8模型的整體結構如下圖所示：

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3.模型訓練結果

YOLOv8在訓練結束后，可以在runs目錄下找到訓練過程及結果文件，如下圖所示：

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3.1 map@50指標

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3.2 P_curve.png

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3.3?R_curve.png

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3.4 results.png

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3.5 F1_curve

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3.6?confusion_matrix

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3.7?confusion_matrix_normalized

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3.8 識別效果圖