一、YOLOv8 简述

        YOLOv8是Ultralytics开发的YOLO对象检测，分类和分割模型的最新版本。在编写本教程时，YOLOv8 是最先进的尖端模型。与以前的版本在前身 YOLO 模型的基础上构建和改进一样，YOLOv8 也建立在以前的 YOLO 版本的成功基础上。YOLOv8 中的新功能和改进提高了性能和准确性，使其成为最实用的对象检测模型。

        YOLOv8的一个关键特性是它的可扩展性。它被设计为一个框架，支持所有以前版本的 YOLO，可以轻松地在版本之间切换并对其性能进行基准测试。这使得 YOLOv8 成为希望利用最新 YOLO 技术同时仍然能够使用现有 YOLO 模型的用户的理想选择。

        官方github

ONNX > CoreML > TFLite">GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLiteNEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite - GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite