yolov8对比yolov7

yolov8相对于yolov7进行了一些改进和创新。首先，yolov8在网络结构方面进行了调整，加入了一些新的模块和技术。其次，yolov8在目标检测的准确性和速度方面进行了优化。具体来说，以下是yolov8相对于yolov7的一些改进点：

1. 网络结构改进：yolov8采用了更深的网络结构，引入了更多的卷积层和池化层，以增加网络的表达能力和感受野。同时，yolov8还采用了一些新的模块，如SE模块和SAM模块，用于增强特征提取能力和注意力机制。

2. 损失函数改进：yolov8引入了新的损失函数，如CIoU损失和DIoU损失，用于优化目标框的回归精度。这些新的损失函数能够更好地处理目标框的重叠和不平衡问题，提高了目标检测的准确性。

3. 训练策略改进：yolov8采用了更加先进的训练策略，如mixup数据增强和自适应权重调整等。这些策略能够增加训练数据的多样性和泛化能力，提高了目标检测的鲁棒性和准确性。

综上所述，yolov8相对于yolov7在网络结构、损失函数和训练策略等方面进行了改进和优化，提高了目标检测的准确性和速度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov7和yolov8的创新点详解（附：汇报用的PPT）](https://blog.csdn.net/m0_74890428/article/details/130338162)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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