YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

关键词： 目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络

摘要： 目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象。近年来，YOLO（You Only Look Once）系列算法以其高精度和高速度成为目标检测领域的佼佼者。最新版本的YOLOv8引入了Transformer架构，进一步提升了目标检测的性能。本文将深入探讨YOLOv8与Transformer的结合，分析其原理、优势和应用。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

本文旨在深入探讨YOLOv8与Transformer架构在目标检测领域的应用。我们将从YOLO系列算法的发展历程出发，逐步介绍Transformer的基本原理，并重点分析YOLOv8如何将Transformer融入其架构中以提升性能。

1.2 预期读者

本文面向对目标检测和深度学习有一定了解的读者，特别是对YO