yolov8模型改进方法

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测模型的最新版本，它在YOLOv4的基础上进行了改进和优化。以下是YOLOv8模型的改进方法：

1. CSPDarknet53骨干网络：YOLOv8使用了CSPDarknet53作为骨干网络，相比于YOLOv4中的Darknet53，CSPDarknet53在保持准确性的同时减少了计算量。

2. PANet特征融合：YOLOv8引入了PANet（Path Aggregation Network）来进行多尺度特征融合。PANet可以有效地将不同尺度的特征进行融合，提升了模型对小目标的检测能力。

3. FPN特征金字塔：YOLOv8还采用了FPN（Feature Pyramid Network）来构建特征金字塔。FPN可以通过自上而下和自下而上的方式，将不同层级的特征进行融合，使得模型可以同时关注不同尺度的目标。

4. CIoU损失函数：YOLOv8使用了CIoU（Complete Intersection over Union）作为目标检测的损失函数。CIoU损失函数相比于传统的IoU损失函数，考虑了目标框的位置、大小和形状等因素，能够更准确地评估目标检测的质量。

5. 数据增强策略：YOLOv8在训练过程中采用了一系列的数据增强策略，如随机缩放、随机裁剪、颜色抖动等，增加了模型对不同场景和变化的适应能力。