yolov8提点改进

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是YOLO系列（一种实时物体检测算法）的最新版本，它在前一代的基础上做了多项改进：

1. **模型大小优化**：YOLOv8引入了更多的模型尺度，如Tiny、Small、Medium和Large等，这使得算法可以在不同设备上找到平衡点，从低端设备到高性能服务器都能得到良好的性能。

2. **数据增强**：为了提高模型对各种环境变化的鲁棒性，YOLOv8采用了更强大的数据增强技术，包括随机裁剪、翻转、颜色抖动等。

3. **模块化设计**：YOLov8采用了模块化结构，允许用户选择需要的部分，这有助于定制化和资源管理。

4. **训练效率提升**：通过改进的网络架构和训练策略，减少了计算量，提高了训练速度。

5. **精度进一步提升**：尽管追求速度，但YOLOv8在保持实时性的前提下，也努力提升了准确度，尤其是在小目标检测方面。

6. **Focal Loss**：借鉴了Focal Loss对于类别不平衡问题的处理，帮助解决小样本类别检测的问题。