YOLOv8 作为 Ultralytics 公司推出的最新目标检测模型，不仅在性能上实现了显著提升，而且
在模型的多功能性上也取得了重大突破。特别是在视频流检测任务中，YOLOv8 展现了其卓
越的能力，这使得单一模型能够同时执行目标检测和视频流分析，为实时通用的计算机视觉
应用提供了一个强大的解决方案。
### 1. YOLOv8 在视频流检测中的表现
视频流检测是计算机视觉中的一个关键任务，它要求模型能够实时地从视频流中检测和跟踪
物体。YOLOv8 在这一任务中的表现非常出色，其关键特性包括：
- **高精度的检测**：YOLOv8 的模型在 COCO 数据集上取得了优异的性能，例如 YOLOv8n
模型在 640 像素输入下，mAP（平均精度均值）达到了 37.3，展现了其高精度的检测能力 。
- **实时推理速度**：YOLOv8 在保持高精度的同时，也注重推理速度。在 NVIDIA A100 GPU
上使用 TensorRT 优化后，YOLOv8n 模型的速度仅为 0.99 毫秒，满足了实时视频流检测的需
求 。
- **多尺度模型**：YOLOv8 提供了不同尺度的模型，从轻量级的 YOLOv8n 到高精度的 YOLOv8x，
以适应不同的应用场景和性能要求。
### 2. YOLOv8 视频流检测的代码实践
以下是使用 YOLOv8 进行视频流检测的基本步骤和代码示例：
#### 2.1 安装 YOLOv8 环境
首先，确保安装了 Python 环境，并使用 pip 安装 Ultralytics YOLOv8 库。
```bash
pip install ultralytics
```
#### 2.2 加载预训练模型
使用 Ultralytics YOLOv8 库加载预训练的目标检测模型。
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练的 YOLOv8 目标检测模型
model = YOLO("yolov8n.pt")
```
#### 2.3 进行视频流检测
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