yolov8 改进轻量级

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一个改进版的轻量级目标检测模型，它是在YOLOv7的基础上进行了优化和增强。YOLO系列的目标是提供高效实时性能的同时保持较高的准确度。YOLOv8有几个关键特点：

1. **模块化设计**：YOLov8采用了模块化的架构，允许用户选择不同大小的网络组件，从而适应不同的计算资源和速度需求。

2. **更大的模型容量**：相对于前一代，它增加了更多的特征层，这有助于捕获更复杂的图像特征，提高检测精度。

3. **更高效的算法**：通过改进的卷积神经网络结构，如使用SPP（空间金字塔池化）和 Mish 激活函数，提高了运算效率。

4. **数据增强**：利用更强的数据预处理技术，如随机裁剪、翻转和颜色变换，提升了模型对不同场景的鲁棒性。

5. **多尺度训练**：为了处理不同尺寸的对象，YOLOv8支持多尺度训练，允许模型同时学习小到大物体的检测能力。

6. **硬件加速**：由于其轻量化特性，YOLOv8更容易在嵌入式设备上部署，比如使用GPU或专用硬件加速器。