一：行业背景调查
随着全球市场商品大规模工业化生产技术的大规模发展，其中对各类产品生产包装以及原材料供给有了更多精准计数的要求，这些要求主要分布在一些产量较大，产品颗粒较小，单个成本较高的商品中，近几年主要从医药包装领域和接插件包装领域开始对产品包装中的计数精度有了新的需求。从而带动了计数设备的发展，市场上在医药行业、五金件、种子、钻石计数这类产品小而检测视野大的行业中有显著的优势。
二：强大YOLOV8计数算法
YOLOV8算法简介：YOLOV8是由OpenMMLab开发的深度学习模型，是YOLO系列算法的最新版本。与之前的版本相比，YOLOV8在多个方面进行了改进，包括backbone、检测头、损失函数和框匹配策略等，从而提高了检测精度和速度。YOLOV8算法在目标检测领域中取得了一定的成果和突破。通过深入了解其核心特性和改动、实现细节以及在目标检测中的优势和潜力，我们可以更好地应用该算法解决实际问题。未来，随着深度学习技术的不断发展和完善，相信YOLOV8算法还有很大的提升空间和潜力可挖。
三：算法优势
1.轻量级网络架构，提高了模型的推理速度。
2.引入了注
