yolov8 修改代码

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个基于YOLO系列的实时物体检测算法，它在YOLOv7的基础上进行了优化和改进。若要修改YOLOv8的代码，通常需要了解以下几个步骤：

1. **理解基础结构**：首先，你需要熟悉YOLOv8的架构，包括Darknet框架、特征提取网络（如 CSPdarknet或EfficientNet等）、锚点生成机制以及预测头的设计。

2. **定位目标部分**：常见的改动可能涉及到损失函数、模型配置文件（如*.cfg文件）、权重初始化（*.weights文件）或是数据预处理部分。

3. **添加自定义功能**：如果你想要添加新的类别或者调整现有类别的性能，可能需要修改分类层的输出层，并更新类别索引和类别名称。

4. **迁移学习**：如果你想针对特定任务微调预训练的模型，会涉及到修改模型的最后一层，将其连接到新任务的类别数上。

5. **实验和调试**：对代码进行修改后，需要通过训练集和验证集进行训练和测试，观察精度、召回率和速度变化。

**相关问题--:**
1. YOLOv8的主要区别于前代版本在哪？
2. 如何在YOLOv8中添加新的目标类别？
3. 如何评估YOLOv8模型的性能？