使用 YOLOv8 进行实时物体检测和图像分割(一)更快的 R-CNN

使用 YOLOv8 进行实时物体检测和图像分割

物体检测技术已经成为计算机视觉领域的核心技术之一，广泛应用于自动驾驶、视频监控、智能家居等多个领域。物体检测的任务不仅是识别图像中的物体，还要精确地定位这些物体的具体位置，这就要求算法在精度和速度之间找到一个平衡点。在这篇文章中，我们将深入探讨三种物体检测的核心算法：Faster R-CNN、SSD（单次多框检测器）和 YOLO（You Only Look Once），并通过实际的应用案例和实现，展示它们各自的优缺点，特别是在实时物体检测中的表现。最后，我们还将探讨 YOLOv8 的新特性，如何通过图像分割进一步提升检测精度。

1. Faster R-CNN：高精度但计算量大

Faster R-CNN 是基于卷积神经网络（CNN）的一种物体检测算法，其核心思想是使用 区域建议网络（RPN）来生成候选框，并利用这些框进一步提取特征，进行分类和回归。这个方法的最大优