yolov8 改进

YOLOv8是一种目标检测模型，可以通过对图像进行分析来识别出其中的目标物体。根据引用内容，YOLOv8有多方面的改进。首先，改进了主干网络，这是模型中的核心组件之一，用于提取图像特征。其次，改进了Neck部分，这是用于融合不同尺度特征的模块。还有改进了新颖检测头，用于预测目标的位置和类别。此外，还有改进了样本分配策略和损失函数，这些是模型训练过程中的关键部分。最后，还有新增和修改的核心代码，这些改进都有助于提升YOLOv8的性能和效果。