YOLOv8是一種先進的目標檢測跟蹤模型，它在圖像或視頻幀中能夠快速準確地識別和定位多個對象，并能夠跟蹤它們的移動，同時將其分類。除了檢測對象，YOLOv8還可以區分對象的確切輪廓，進行實例分割、估計人體的姿態、幫助識別和分析醫學影像中的特定模式等多種計算機視覺任務。

　　YOLOv8的主要功能包括:

　　高速目標檢測:YOLOv8繼續保持YOLO系列模型的高速檢測特性，能夠實時處理視頻流或高速分析靜態圖像中的目標。

　　高精度識別:通過改進的算法和網絡結構，YOLOv8提高了目標檢測的準確率，包括更好的邊界框定位和分類準確性。

　　多平臺兼容性:YOLOv8支持通過ONNX、OpenVINO、CoreML和TFLite等多種格式部署，增強了模型的可用性和兼容性，使其能夠在各種硬件和平臺上運行。

　　多任務能力:除了目標檢測外，YOLOv8還支持實例分割、圖像分類和姿態估計等任務，為多種視覺識別需求提供一站式解決方案。

　　YOLOv8提供了在COCO數據集上預訓練的檢測、分割和姿態模型，以及在ImageNet數據集上預訓練的分類模型。通過與Roboflow、ClearML、Comet、Neural Magic和OpenVINO等領先的AI平臺的集成，擴展了Ultralytics軟件和AI模型的功能，優化了數據集標注、訓練、可視化和模型管理等任務。

　　YOLOv8的應用場景非常廣泛，包括但不限于:

　　目標檢測:在圖像或視頻幀中快速準確地識別和定位多個對象，適用于安防監控、交通流量監控、零售分析等領域。

　　實例分割:除了檢測對象，還可以區分對象的確切輪廓，對于需要精確對象形狀信息的應用(如醫療圖像分析、精準農業)非常重要。

　　圖像分類:可以識別圖像中的主要內容并將其分類，對于自動圖像排序、內容發現和推薦系統等應用非常有用。

　　姿態估計:能夠估計人體的姿態，對于體育分析、人機交互、動作識別等領域有廣泛的應用。

　　跟蹤:在視頻中，不僅能檢測對象，還能跟蹤它們的移動，對于視頻監控、運動分析和交互式媒體制作非常有用。

　　自動駕駛:通過準確識別和定位道路上的車輛、行人和其他障礙物，可以為自動駕駛系統提供重要的視覺信息。

　　增強現實（AR）:可以實時識別現實世界中的對象和場景，為AR應用提供基礎，從而創建更豐富、互動的用戶體驗。

　　工業視覺:在制造和質量控制過程中，可以用于檢測產品缺陷、指導機器人操作等任務，提高生產效率和質量。

　　醫療圖像分析:可以幫助識別和分析醫學影像中的特定模式，如腫瘤、骨折等，輔助醫生進行診斷。

　　內容創建和編輯:在數字媒體制作中，可以自動識別和編輯圖像和視頻中的特定元素，簡化內容創作過程。

　　YOLOv8是YOLO系列的最新版本，具有實例分割、姿勢/關鍵點估計和分類等增強功能。