yolov8改追踪模型

YOLOv8是YOLO系列目标检测算法的改进版本，主要针对目标追踪任务进行了优化。相比于传统的YOLO算法，YOLOv8在网络结构和训练策略上进行了改进，以提高目标追踪的准确性和效率。

YOLOv8的主要改进包括以下几个方面：
1. 网络结构：YOLOv8采用了Darknet-53作为主干网络，该网络结构具有较强的特征提取能力，可以更好地捕捉目标的语义信息。此外，YOLOv8还引入了SPP（Spatial Pyramid Pooling）结构和PAN（Path Aggregation Network）模块，进一步提升了网络的感受野和特征融合能力。
2. 多尺度检测：为了解决目标尺度变化的问题，YOLOv8使用了多尺度检测策略。它通过在不同尺度下检测目标，并将结果进行融合，从而提高了对不同尺度目标的检测精度。
3. 数据增强：为了增加模型的泛化能力，YOLOv8在训练过程中采用了一系列的数据增强技术，包括随机缩放、随机裁剪、颜色抖动等。这些技术可以生成更多样化的训练样本，有效地减少了过拟合现象。
4. 训练策略：为了进一步提高模型的性能，YOLOv8采用了多阶段的训练策略。它首先使用大尺寸的输入图像进行预训练，然后逐渐减小输入图像的尺寸进行微调训练。这种策略可以有效地提升小目标的检测效果。