yolov8比起yolov3改进了哪些地方

YOLOv8相对于YOLOv3在以下几个方面进行了改进：

1. 网络结构：YOLOv8采用了更深的网络结构，通常使用Darknet-53作为主干网络，相比YOLOv3的Darknet-53，YOLOv8的网络更深，可以提取更多的特征信息。

2. 特征融合：YOLOv8引入了特征融合模块，通过将不同层级的特征图进行融合，可以提高目标检测的准确性。这种特征融合可以帮助模型更好地理解不同尺度的目标。

3. 改进的损失函数：YOLOv8使用了改进的损失函数，包括分类损失、定位损失和目标置信度损失。这些改进的损失函数可以更好地平衡目标检测中的分类和定位任务，提高模型的准确性和稳定性。

4. 数据增强：YOLOv8在训练过程中采用了更多的数据增强技术，如随机缩放、随机裁剪、随机旋转等，可以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。

5. 推理速度优化：YOLOv8通过优化网络结构和使用更高效的计算方法，提高了模型的推理速度。这使得YOLOv8在实时目标检测任务中具有更好的性能。