yolov8改进结构图

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，它在前代的基础上进行了多项改进，优化了目标检测的性能和速度。YOLOv8的改进主要体现在以下几个方面：

1. **更大模型尺寸**：YOLOv8引入了更多的网络层，如更大的卷积核和更多的特征图，这使得模型能够捕获更丰富的图像细节。

2. **融合不同尺度特征**：YOLOv8采用了特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN），这有助于在不同尺度上同时进行目标检测，提高了对小到大物体的识别能力。

3. **分组多尺度训练（SPP）**：为了处理不同大小的目标，YOLOv8使用空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling），结合不同尺度的特征，提高了定位精度。

4. **数据增强**：YOLOv8采用更加强大的数据增强技术，包括随机裁剪、翻转、颜色调整等，增加模型的泛化能力。

5. **Mosaic训练策略**：这是一种将四个输入图像组合成一个大图进行训练的方法，可以进一步提升模型的鲁棒性和训练效果。

6. **模块化设计**：YOLOv8的结构更为模块化，方便用户自定义和扩展，支持多种预训练权重的加载。

7. **硬件优化**：针对现代GPU进行了优化，使得模型在保持高精度的同时，能实现在更多场景下的实时运行。