摘要
目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一。YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借其端到端、单阶段、高实时性的特性，已成为工业界和学术界最广泛使用的目标检测框架。
本文从零开始，系统讲解YOLOv8的核心原理，并提供一套完整的、可直接运行的代码案例，涵盖数据集准备、模型训练、评估、推理与部署。
所有代码基于Ultralytics官方库实现，严格遵循工程化规范，力求零错误、可落地。通过本文，读者将掌握从数据标注到模型部署的全链路技能。
核心原理
YOLO将目标检测视为回归问题。输入图像被划分成S×S网格，每个网格负责预测B个边界框以及C个类别概率。每个边界框包含5个参数：(x, y, w, h, confidence)。其中(x, y)是边界框中心相对于网格的偏移，w和h是相对于整张图像的宽高，confidence表示该框包含目标的置信度。
YOLOv8是Ultralytics于2023年发布的最新版本，相比前代YOLOv5有以下关键改进：
- 骨干网络：采用C2f模块替代C3模块，引入更多跨层连接，增强梯度流动，提升特征提取能力。
- 颈部网络：使用PAN-FPN结构，融合多尺度特征，提升小目标检测性能。
- 头部网络：解耦分类与回归头，分别预测类别和边界框，避免任务冲突。
- 损失函数：分类损失使用BCE Loss，回归损失使用CIoU Loss，同时引入DFL（Distribution F
