详细介绍以下yolov8

YOLOv8是一种目标检测算法，它是在YOLOv5的基础上进行改进的。YOLOv8使用了Decoupled-Head和DFL的思想，这使得它的性能得到了进一步提升。Decoupled-Head是指将YOLOv5中的head部分分离出来，这样可以更好地控制不同尺度的特征图之间的信息流动。同时，YOLOv8的回归头的通道数也变成了4*reg_max的形式，这使得它可以更好地处理大尺度物体的检测。下面是YOLOv8的结构图和head部分的详细结构图：

# YOLOv8的结构图
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| Input | CSPDarknet53 | Neck | Decoupled-Head | Output |
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# Decoupled-Head的详细结构图
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| Input | CSP | SPP | PAN | CSP | SPP | PAN | CSP | SPP |
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              |                |                |
           Head1           Head2           Head3

其中，CSP是指Cross Stage Partial连接，SPP是指Spatial Pyramid Pooling，PAN是指Path Aggregation Network。这些模块都是YOLOv8中的重要组成部分，它们可以帮助YOLOv8更好地处理不同尺度的特征图和不同大小的物体。