关于yolo8与yolo11的区别

### YOLO8与YOLO11之间在目标检测框架中的差异

#### 架构改进
YOLO11引入了更先进的架构设计，增强了模型的特征提取能力。相比YOLO8，YOLO11采用了更深的网络结构以及更多的残差连接，这有助于缓解梯度消失问题并提高模型性能[^1]。

#### 数据增强策略
为了提升泛化能力和鲁棒性，在数据预处理阶段，YOLO11增加了多种复杂的数据增强方法，如马赛克(Mosaic)和混合(MixUp)，这些技术能够使训练集更加多样化，从而改善最终模型的表现。

#### 锚框机制调整
锚框(Anchor Boxes)对于物体定位至关重要。相较于YOLO8固定大小比例的传统方式，YOLO11通过聚类算法自适应地设置了不同尺度下的最佳先验框尺寸，使得预测更为精准高效。

#### 损失函数优化
针对类别不平衡问题，YOLO11不仅继承了Focal Loss来解决正负样本数量悬殊的情况，还进一步探索了其他可能有效的损失定义形式，比如CIoU_Loss等新型回归损失项，旨在加速收敛速度的同时保持较高的mAP指标得分[^2]。

import torch.nn as nn

class YOLOv11Loss(nn.Module):
    def __init__(self, ...):  # 初始化参数设置
        super(YOLOv11Loss, self).__init__()
    
    def forward(self, pred, target):  # 定义前向传播过程计算loss值
        ...