yolov8改进方面

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的改进版本，它在YOLOv4的基础上进行了一些优化和改进。以下是YOLOv8的改进方面：

1. Backbone网络：YOLOv8使用了更强大的骨干网络作为特征提取器，例如Darknet-53或CSPDarknet-53，以提高检测性能。

2. 特征融合：YOLOv8引入了特征融合模块，将不同层级的特征图进行融合，以提高对不同尺度目标的检测能力。

3. 改进的Anchor设计：YOLOv8采用了改进的Anchor设计，通过对不同尺度的Anchor进行聚类，得到更适应目标分布的Anchor，提高了检测的准确性。

4. 多尺度训练和推理：YOLOv8在训练和推理过程中采用了多尺度策略，通过在不同尺度下进行训练和预测，提高了对不同大小目标的检测效果。

5. 数据增强：YOLOv8使用了更多的数据增强技术，如随机缩放、随机裁剪、颜色抖动等，增加了模型的鲁棒性和泛化能力。

6. 激活函数改进：YOLOv8使用了更加有效的激活函数，如Mish激活函数，取代了传统的ReLU激活函数，提高了模型的非线性表达能力。