yolov8模型详解

YOLOv8是一种目标检测模型，它是YOLO系列模型的最新版本。YOLOv8模型结构采用了Darknet53作为主干网络，使用了FPN和PANet等特征融合方法，同时还引入了SPP和SAM等模块来提高模型的感受野和特征表达能力。此外，YOLOv8还使用了多尺度训练和测试策略，以及IoU Loss和GIoU Loss等新的损失函数来提高模型的精度和鲁棒性。YOLOv8模型在COCO数据集上进行了预训练，可以用于目标检测任务。除了目标检测，YOLOv8还可以用于实例分割任务，但这部分内容在引用中没有详细介绍。