yolov8相对于yolov7区别

YOLOv8相对于YOLOv7有以下几个区别：

1. 网络结构：YOLOv8采用了更深的网络结构，通常是通过增加更多的卷积层和残差连接来实现。这使得YOLOv8在提取特征和检测目标时具有更强的表达能力。

2. 特征提取器：YOLOv8使用了更强大的特征提取器，例如Darknet-53或Darknet-19。这些特征提取器可以更好地捕捉图像中的语义信息，从而提高目标检测的准确性。

3. 检测头：YOLOv8引入了新的检测头，例如YOLOv3-tiny或YOLOv4-tiny。这些检测头可以在保持较高检测速度的同时，提供更好的检测性能。

4. 训练策略：YOLOv8可能采用不同的训练策略，例如使用更大的训练集、更复杂的数据增强技术或更优化的优化算法。这些策略可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

5. 性能指标：YOLOv8相对于YOLOv7可能在目标检测的准确性、召回率、精确度等性能指标上有所提升。这是由于网络结构和训练策略的改进所导致的。