###
YOLOv8 是目标检测领域的一大突破，它不仅继承了 YOLO 系列的高速实时检测特性，还在
准确性和应用范围上进行了显著提升。本文将深入探讨 YOLOv8 在实时目标检测方面的表现，
并提供实际代码示例，展示其在各种应用场景中的卓越能力。
#### YOLOv8 的主要特点
YOLOv8 通过引入一系列创新特性，如先进的骨干网络、无锚分裂 Ultralytics 头、优化的精度
与速度权衡等，使其在目标检测任务中表现出色。以下是 YOLOv8 的一些核心特点：
1. **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。
2. **无锚分裂 Ultralytics 头**：YOLOv8 采用了无锚分裂 Ultralytics 头，与基于锚的方法相比，
它有助于提高检测过程的准确性和效率。
3. **优化的精度与速度权衡**：YOLOv8 专注于保持精度与速度之间的最佳平衡，适用于各
种应用领域的实时目标检测任务。
4. **多样化的预训练模型**：YOLOv8 提供了一系列预训练模型，以满足各种任务和性能要
求，从而更容易为您的特定用例找到合适的模型。
#### YOLOv8 在实时目标检测中的应用
YOLOv8 凭借其高效、灵活的设计，在目标识别、分类、分割、姿态估计和 OBB 检测任务中
表现出色，提供了全方位的视觉解决方案。以下是一些具体的应用示例：
1. **实时视频监控**：YOLOv8 可以实时分析视频流，检测和跟踪监控画面中的人员、车辆
等目标，适用于安全监控、交通管理等领域。
```python
import cv2
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
model = YOLO("yolov8n.pt")
# 获取摄像头内容，参数 0 表示使用默认的摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
success, frame = cap.read() # 读取摄像头的一帧图像
if success:
results = model.predict(source=frame) # 对当前帧进行目标检测
资源评论
