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目标检测原理

目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术，旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法，如Faster R-CNN和YOLO系列，已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。

在小目标检测中，为克服分辨率低和特征不明显的问题，模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理，以增强对小目标的感知能力。

YOLOv8基础

YOLOv8是Ultralytics开发的最新目标检测模型，继承了YOLO系列的优势并引入了多项创新。其关键特性包括：

• 全面支持 ：目标检测、分割、姿态估计、跟踪和分类

• 改进的准确性 ：相比前代版本更高

• 速度和效率优化 ：适用于实时应用和边缘设备

• 多样化模型大小 ：从nano到extra large，满足不同计算需求

• 多格式导出 ：支持PyTorch、TorchScript、ONNX等

这些特性使YOLOv8成为一个多功能、高性能的