yolov8改进思路举例5个

1. 分层预测：将检测器分为多个分支，每个分支负责检测不同大小的目标，以增强检测器对小目标的感知能力。
2. 高分辨率特征图：使用更高分辨率的特征图作为输入，以提升对小目标的检测能力。
3. 多尺度训练：训练模型时使用不同尺度的图像，以增强模型对不同尺度的目标的感知能力。
4. 数据增强：在训练时，随机旋转、裁剪、缩放等数据增强方法，以扩充数据集并增强模型的鲁棒性。
5. 神经网络结构改进：通过改变模型的网络结构，增加卷积层数、引入注意力机制等方法，以提升模型的检测能力。