yolov8目标跟踪改进

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，这是一种实时目标检测算法。YOLO的目标跟踪改进主要集中在以下几个方面：

1. **目标检测性能提升**：YOLOv8继承了YOLO系列在速度和精度方面的优势，并通过优化网络结构、使用更大的特征图和更多的锚框来提高检测效果。

2. **多尺度检测**：为了适应不同大小的目标，YOLOv8能够处理不同尺度的输入，提高了对小目标和大目标的检测能力。

3. **数据增强和预训练模型**：使用更丰富的数据集进行训练，以及对大规模预训练模型的融合，有助于提升模型的泛化能力。

4. **目标跟踪集成**：YOLOv8可能会结合目标跟踪技术，如 Kalman Filter 或 DeepSORT，以便在检测到目标后持续跟踪，提供更连贯的追踪路径。

5. **实时性和效率优化**：对于实时应用，YOLOv8在设计时会注重计算效率，比如通过硬件加速（如GPU或专用硬件）和轻量级模型设计来提高运行速度。

6. **边缘计算支持**：为了适应嵌入式和移动设备，YOLOv8可能会有针对低功耗设备的优化，比如减小模型大小或采用模型量化技术。