yolov8 改进怎么找

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种实时物体检测算法，它作为YOLO系列的最新版本，在YOLOv7的基础上进行了多项改进，包括但不限于：

1. **模型效率优化**：YOLOv8继续关注速度和精度之间的平衡，通过更精细的网络结构调整和卷积层设计，提高了模型的运行速度，同时保持了较高的准确率。

2. **更大数据集训练**：利用更多的开源数据集进行预训练，如ImageNet等，以提升对各类物体的识别能力。

3. **特征融合**：引入多层次的特征融合机制，结合低级和高级特征，增强对目标的定位精度。

4. **Mosaic数据增强**：类似于MixUp的技术，使用更大的图片区域混合来增加训练样本的多样性。

5. **量体裁衣的模型规模**：提供多种大小的模型配置，从轻量级到高性能，适应不同的应用需求。

6. **跨尺度检测**：更好地处理不同尺寸的目标，提升了对小目标检测的能力。

为了找到YOLOv8的具体改进点，你可以参考论文《YOLOv8: An Incremental Improvement》或查阅其官方GitHub仓库（https://github.com/ultralytics/yolov8），那里会有详细的说明、代码和实验结果。此外，社区讨论和技术博客也是了解改进细节的好资源。