yolov8改进hwd

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的改进版本，它在YOLOv4的基础上进行了一些优化和改进。下面是YOLOv8改进的一些关键点：

1. Backbone网络：YOLOv8使用了更强大的骨干网络作为特征提取器，例如Darknet-53或CSPDarknet-53，以提高检测性能。

2. 特征融合：YOLOv8引入了特征融合模块，将不同层级的特征图进行融合，以提高对不同尺度目标的检测能力。

3. PANet：YOLOv8采用了PANet（Path Aggregation Network）模块，用于跨层级特征融合和上下文信息的传递，以进一步提升检测性能。

4. SPP模块：YOLOv8还引入了SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块，用于在不同尺度上对特征进行池化操作，以捕捉不同尺度目标的特征。

5. 数据增强：为了增加模型的鲁棒性和泛化能力，YOLOv8采用了多种数据增强技术，如随机缩放、随机裁剪、颜色抖动等。

6. 训练策略：YOLOv8使用了一种自适应的训练策略，通过动态调整学习率和目标权重，以提高模型的收敛速度和检测性能。