yolov8模型介绍

很抱歉，目前并不存在 YOLOv8 模型。但是，YOLOv4 是当前最先进的目标检测模型之一。它是YOLO（You Only Look Once）系列的第四个版本，由 Joseph Redmon 和 Alexey Bochkovskiy 等人开发。YOLOv4 采用了大量的技术改进，包括Mish激活函数、SPP（Spatial Pyramid Pooling）、CSP（Cross Stage Partial）等，并且在训练和测试时使用了大量的数据增强技术，从而使其在精度、速度和鲁棒性方面都有了很大的提高。

YOLOv4 的主要特点包括：
- 在 COCO 数据集上实现了 SOTA 性能，mAP 达到了 43.5%
- 速度非常快，在 Titan RTX 上可以实现超过 65 FPS 的速度
- 使用 Mish 激活函数，相比 ReLU 激活函数具有更好的非线性表达能力
- 引入 SPP 模块，可以处理不同尺度的物体
- 引入 CSP 模块，可以减少计算量并提高模型的表达能力
- 使用大量的数据增强技术进行训练，提高模型的鲁棒性