摘要
YOLO（You Only Look Once）是一种端到端的实时目标检测算法，将目标检测任务转化为回归问题，在单次前向传播中同时预测边界框和类别概率。本文从应用场景出发，深入分析YOLOv8的核心原理，提供完整可运行的Python代码，涵盖数据集准备、模型训练、推理评估全流程。通过一个自定义口罩检测案例，展示从数据标注到模型部署的完整链路。文章最后总结常见错误与解决方案，帮助读者快速落地YOLO项目。
应用场景
YOLO广泛应用于以下领域：
- 工业质检：实时检测产品表面缺陷，如划痕、凹陷、异物。
- 安防监控：人流统计、车辆检测、异常行为识别。
- 自动驾驶：行人、车辆、交通标志实时检测。
- 医疗影像：细胞检测、病灶定位。
- 零售分析：商品识别、货架缺货检测。
本文以口罩佩戴检测为例，覆盖数据标注、模型训练、推理部署全流程。
核心原理
YOLO的核心思想是将目标检测视为一个单一的回归问题。输入图像被划分为S×S网格，每个网格负责检测中心点落在该网格内的目标。每个网格预测B个边界框，每个边界框包含5个参数：x, y, w, h, confidence。同时，每个网格预测C个类别概率。
YOLOv8在YOLOv5基础上引入以下改进：
- 使用C2f模块替代C3模块，增强特征提取能力。
- 采用解耦头（Decoupled Head），将分类和回归分支分离。
- 引入Anchor-Free机
