Ultralytics YoloV8库可完成任务介绍
Ultralytics YoloV8库可完成任务介绍
前言
Ultralytics YOLOV8是一个简洁、高效、友好的目标检测类库。他可以完成图像分类（Image Classification）、目标检测（Object Detection）、实例分割（Instance Segmentation）、姿态估计（Pose Estimation）、旋转边界框目标检测（Oriented Bounding Boxes Object Detection）等五类任务。本文将为大家讲解这五类任务是干什么事情，同时他们可以应用在哪些工业生产中。
图像分类（Image Classification）
图像分类（Image Classification）是计算机视觉领域的一项基本任务，旨在根据图像的内容将图像分配到一个或多个类别中。与目标检测不同，图像分类的目标是识别整个图像的主要内容，而不是识别并定位图像中的特定对象。
图像分类的关键点
- 单一标签分类：每幅图像只能分配一个类别标签。
- 多标签分类：每幅图像可以分配多个类别标签（适用于图像中可能包含多个对象的情况）。
图像分类的应用
图像分类在许多领域有广泛的应用，包括但不限于：
- 人脸识别：识别图像中的人脸并分类。
- 物体识别：识别和分类各种物体，如动物、车辆、家具等。
原文地址：https://blog.csdn.net/wcl291121957/article/details/140264213
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