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工业界宠儿：YOLO系算法

YOLO（You Only Look Once）是一种颠覆性的目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2016年提出。历经多次版本升级，YOLO系算法均具有速度快和准确率高的特点，因此除了在学术界广受关注，在工业界也备受青睐，成为工业界的宠儿。

YOLO的核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题。它将图像分割成网格，每个网格预测一组边界框和相应的类别概率，然后通过非极大值抑制（NMS）来选择最终的检测结果。这种设计使得YOLO能够在一次前向传递中同时完成所有检测，因此速度非常快。

在工业界，YOLO系算法已经广泛应用于各种场景，如在智能安防中检测行人、车辆，在工业质检中对产品缺陷、异物的视觉检测等。

YOLOv8:性能更强悍，功能更完善

YOLO系算法经过多次迭代升级，不同作者和研发机构的努力推进，已经有多个广受欢迎的项目，近年常被提及的有YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等，其中今年初发布的YOLOv8性能强悍，功能也更完善。

下图为YOLOv8作者展示的相关算法的性能和运行速度的比较：

另外，YOLOv8的独特优势是不再局限于目标检测方向，作者半年来逐渐更新已经涵盖了图像分类、分割、目标跟踪、姿态估计等多个功能，依然保留开箱即用的易用特性，已经成为一个小有名气的计算机视觉实用工具箱。

暑期特别活动：跑YOLOv8拿奖励

为鼓励大家更好的掌握YOLOv8算法的使用，趋动云在暑期特别推出了跑YOLOv8算法拿算力金或者三合一数据线的活动。

来趋动云跑YOLOv8，进行训练、预测或部署均可，使用目标检测、分割、跟踪任务都欢迎，跑完后联系小助手就能拿奖励！

没有其他特别要求，门槛很低，诚意很满！

另外，算力君还为大家准备了YOLOv8简易版教程: https://growthdata.virtaicloud.com/t/ia

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