yolov8 改进neck

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个基于单阶段目标检测算法的改进版本，它继承了YOLO系列的快速检测能力。在YOLOv8中，neck部分通常指的是特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN），这是为了处理不同尺度的目标而设计的。

YOLOv8对neck进行了优化和增强，主要包括以下几个方面：

1. **更大的分辨率金字塔**：YOLOv8采用更广泛的特征图尺度，如从32x32到512x512，以便捕捉更多大小的目标信息。

2. **更多的层次融合**：它增加了更多的特征图融合层，使得低级特征包含更多的位置信息，而高级特征保持更多的细节，提高了检测精度。

3. **轻量级设计**：通过引入新的结构，例如SPP (Spatial Pyramid Pooling) 或 CSP Bottleneck（Convolutional Spatial PyramidPooling 和 Cross Stage Partial Connections），降低了计算负担，同时保持较高的性能。

4. **自适应颈（Adaptive Neck）**：YOLOv8可能采用了自适应的方式调整FPN，比如根据输入图像的大小动态选择合适的neck架构，以提高模型的适应性和效率。