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true	了解 YOLOv8 能够执行的基础计算机视觉任务，包括检测、分割、分类和姿态估计。理解它们在你的 AI 项目中的应用。	Ultralytics, YOLOv8, 检测, 分割, 分类, 姿态估计, AI 框架, 计算机视觉任务

Ultralytics YOLOv8 任务

YOLOv8 是一个支持多种计算机视觉任务的 AI 框架。该框架可用于执行检测、分割、分类和姿态估计。每项任务都有不同的目标和用例。

观看：探索 Ultralytics YOLO 任务：对象检测、分割、追踪和姿态估计。

检测

检测是 YOLOv8 支持的主要任务。它涉及在图像或视频帧中检测对象并围绕它们绘制边界框。侦测到的对象根据其特征被归类到不同的类别。YOLOv8 能够在单个图像或视频帧中检测多个对象，具有高准确性和速度。

检测示例{ .md-button .md-button--primary}

分割

分割是一项涉及将图像分割成基于图像内容的不同区域的任务。每个区域根据其内容被分配一个标签。该任务在应用程序中非常有用，如图像分割和医学成像。YOLOv8 使用 U-Net 架构的变体来执行分割。

分割示例{ .md-button .md-button--primary}

分类

分类是一项涉及将图像归类为不同类别的任务。YOLOv8 可用于根据图像内容对图像进行分类。它使用 EfficientNet 架构的变体来执行分类。

分类示例{ .md-button .md-button--primary}

姿态

姿态/关键点检测是一项涉及在图像或视频帧中检测特定点的任务。这些点被称为关键点，用于跟踪移动或姿态估计。YOLOv8 能够在图像或视频帧中准确迅速地检测关键点。

姿态示例{ .md-button .md-button--primary}

结论

YOLOv8 支持多个任务，包括检测、分割、分类和关键点检测。这些任务都具有不同的目标和用例。通过理解这些任务之间的差异，您可以为您的计算机视觉应用选择合适的任务。