Yolo8出来一段时间了，包含了目标检测、实例分割、人体姿态预测、旋转目标检测、图像分类等功能，所以想花点时间总结记录一下这几个功能的使用方法和自定义数据集需要注意的一些问题，本篇是第二篇，目标检测功能，自定义数据集的训练。
YOLO(You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙（Joseph Redmon）和阿里-法哈迪（Ali Farhadi）开发。YOLO 于 2015 年推出，因其高速度和高精确度而迅速受到欢迎。
2016 年发布的YOLOv2 通过纳入批量归一化、锚框和维度集群改进了原始模型。
2018 年推出的YOLOv3 使用更高效的骨干网络、多锚和空间金字塔池进一步增强了模型的性能。
YOLOv4于 2020 年发布，引入了 Mosaic 数据增强、新的无锚检测头和新的损失函数等创新技术。
YOLOv5进一步提高了模型的性能，并增加了超参数优化、集成实验跟踪和自动导出为常用导出格式等新功能。
YOLOv6于 2022 年由美团开源，目前已用于该公司的许多自主配送机器人。
YOLOv7增加了额外的任务，如 COCO 关键点数据集的姿势估计。
YOLOv8是YOLO 的最新版本，由Ultralytics 提供。YOLOv8 YOLOv8
