YoloV8网络结构

YoloV8是一种基于深度学习的目标检测算法，它采用了多尺度特征融合和金字塔网络结构。该算法将输入图像分成S*S个网格，每个网格负责预测中心点、宽高和类别概率等三个信息。同时，YoloV8还引入了Focus结构来提高目标检测的精度和速度。在训练过程中，YoloV8使用了数据增强技术来增加数据集的多样性，从而提高模型的泛化能力。此外，YoloV8还支持多种硬件加速器，如GPU、CPU和TPU等，以满足不同场景下的需求。总之，YoloV8是一种高效、准确、灵活的目标检测算法，广泛应用于自动驾驶、安防监控等领域。