YOLO V8模型权重和main方法（代码）

YOLO V8模型权重和main方法是深度学习领域中的关键组件，构成了高效的目标检测系统。YOLO（You Only Look Once）是一种实时的卷积神经网络（CNN）架构，最初由Joseph Redmon等人于2015年提出，专为图像中的目标检测设计，具有快速、精准的特点。随着时间的推移，YOLO系列不断进化，从YOLOv1到YOLOv8，性能持续提升，网络结构不断优化。

YOLO V8作为最新版本，继承了前几代的优秀特性，并引入了新改进，进一步提高了模型的速度和准确性。YOLO V8模型权重是经过训练的网络参数，记录了在大量标注数据上学习的结果。2023-09-20版的权重基于当时的训练数据，包含了最新的技术优化。

模型权重文件通常为二进制格式，如“yolov8n.pt”，由PyTorch框架训练和保存。该文件包含了YOLO V8网络的所有权重信息，加载到内存后可直接用于推理和训练。