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YOLOv8 是目标检测领域的最新突破，它在前代 YOLO 版本的基础上进行了多项改进，提供
了更高的准确性和速度。本文将深入探讨 YOLOv8 的改进点，并提供实际代码示例，以展示
如何在实际项目中应用这一强大的模型。
#### YOLOv8 的主要改进
1. **无锚检测**：YOLOv8 采用了无锚（anchor-free）检测技术，这意味着它直接预测目标
的中心点，而不是相对于预定义锚框的偏移量。这种方法简化了模型的复杂性，并提高了检
测的准确性。
2. **先进的骨干和颈部架构**：YOLOv8 采用了最新的骨干网络和颈部架构，这些架构专为
特征提取和目标检测任务进行了优化，从而提高了模型的性能。
3. **优化的精度与速度权衡**：YOLOv8 在保持高精度的同时，也注重速度的优化。这使得
它适用于需要实时目标检测的应用场景。
4. **多样化的预训练模型**：YOLOv8 提供了多种预训练模型，以适应不同的任务和性能要
求。这使得开发者可以根据自己的需求选择合适的模型。
#### YOLOv8 的应用示例
以下是使用 YOLOv8 进行目标检测的基本步骤，包括环境配置、数据准备、模型训练和评估。
1. **环境配置**：确保安装了 Python 和必要的库，如 PyTorch 和 Ultralytics 的 YOLOv8。可以
通过以下命令安装 YOLOv8：
```
pip install ultralytics
```
2. **数据准备**：收集并标注包含目标物体的图像数据集。例如，使用 COCO 数据集或自定
义数据集，并确保数据集有足够的多样性和数量以提高模型的泛化能力。
3. **模型训练**：使用 YOLOv8 预训练模型，在目标数据集上进行微调。可以调整训练参数
以达到最佳效果。以下是一个简单的训练示例：
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载模型
model = YOLO("yolov8n.yaml") # 从 YAML 文件构建新模型
model = YOLO("yolov8n.pt") # 加载预训练模型（推荐用于训练）
model = YOLO("yolov8n.yaml").load("yolov8n.pt") # 从 YAML 构建并转移权重
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