yolov8发展的历程

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的最新版本，它是由Joseph Redmon和Ali Farhadi等人开发的。下面是YOLOv8发展的历程：

1. YOLOv1：YOLOv1是YOLO系列的第一个版本，于2015年发布。它采用单个卷积神经网络将图像分割为网格，并在每个网格中预测边界框和类别。YOLOv1具有实时性能和较高的准确率，但在小目标检测和定位精度方面存在一定的问题。

2. YOLOv2：为了改进YOLOv1的不足，YOLOv2在2016年发布。它引入了一些新的技术，如Darknet-19网络结构、多尺度预测和Anchor Boxes等。这些改进使得YOLOv2在小目标检测和定位精度方面有了显著提升。

3. YOLOv3：YOLOv3于2018年发布，是YOLO系列的第三个版本。它在YOLOv2的基础上进一步改进，引入了更多的技术，如FPN（Feature Pyramid Network）、PANet（Path Aggregation Network）和多尺度预测等。这些改进使得YOLOv3在目标检测准确率和速度方面都有了显著提升。

4. YOLOv4：YOLOv4是YOLO系列的第四个版本，由Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao等人于2020年发布。YOLOv4在YOLOv3的基础上进一步改进，引入了一系列新的技术，如CSPDarknet53网络结构、SAM（Spatial Attention Module）和PANet等。这些改进使得YOLOv4在目标检测准确率和速度方面达到了新的高度。

5. YOLOv5：YOLOv5是YOLO系列的最新版本，由Glenn Jocher于2020年发布。YOLOv5采用了一种新的轻量级网络结构，并引入了一些新的技术，如Pseudo Labeling和Self-training等。这些改进使得YOLOv5在目标检测准确率和速度方面都有了显著提升。