yolov8改双输入

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个基于深度学习的对象检测模型，其原始版本通常处理单张图片作为输入。如果你想让它支持双输入，这通常是出于特定的应用需求，比如需要同时处理视频流和图像序列来进行更复杂的分析。

将YOLOv8改为双输入意味着你需要对模型结构做一些修改，通常涉及两个部分：

1. 输入合并：在模型的早期层，你需要设计一种方式来合并来自两个不同源的输入数据，例如将它们拼接成一张大图、堆叠为通道维度的数据或者是通过某种形式的时间序列融合。

2. 网络分支：可能需要在模型中添加额外的分支，每个分支负责处理一种输入。这种设计可以保留各自的预测头（如输出层），以便分别计算每种输入的结果。

为了实现这样的改动，你可能需要对YOLOv8的源代码进行自定义或利用已经存在的针对多输入的YOLO框架（如果有的话）。你还需要调整训练过程，确保新网络能够学习到从两个输入获取信息的最佳策略。