yolov8使用yolov8

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的一个版本，它是由Alexey Bochkovskiy等人在YOLOv4的基础上进行改进和优化的。

YOLOv8在YOLOv4的基础上引入了一些新的特性和改进。首先，YOLOv8使用了更大的网络结构，以提高检测的精度和性能。它采用了更深的Darknet网络作为主干网络，可以提取更丰富的特征表示。

其次，YOLOv8引入了一种新的训练方法，称为"Bag of Freebies"。这种方法包括一些数据增强技术和训练技巧，如CutMix、Mosaic和CIoU损失函数等，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

此外，YOLOv8还使用了一些轻量化的技术，如SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块和PAN（Path Aggregation Network）模块，以提高模型的感受野和特征融合能力。

总的来说，YOLOv8是一种基于YOLOv4的改进算法，它在精度和性能上都有一定的提升，并且采用了一些新的训练方法和轻量化技术。