yolov8减少漏检率

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一个改进版的实时目标检测算法，它的设计目标之一是提高检测准确性和降低漏检率。为了减少漏检率，YOLOv8采取了以下几个策略：

1. **更大的模型规模**：YOLOv8包含多个不同尺度的特征层，这些层次能够捕获更多细节和物体的不同大小范围，从而增加检测的可能性。

2. **锚框机制**：YOLOv8使用多尺度的锚框，这有助于覆盖物体的各种形状和尺寸，减少了因单一大小或比例的锚框导致的遗漏。

3. **多层次融合**：网络结构中引入了更多的上下文信息融合，通过不同分辨率特征图的连接，提高了对小到大物体的识别能力。

4. **更复杂的网络结构**：它采用了一种更深的卷积神经网络架构，这有助于学习更丰富的特征表示，进而提高检测精度。

5. **训练策略优化**：如数据增强、迁移学习等方法可以帮助模型更好地泛化，避免过拟合，并提升对各种场景中的物体检测性能。

6. **后处理技术**：可能包括非极大值抑制（NMS）的调整和阈值选择，以减少误报并保证高精度的定位。