yolov8改进，损失函数改为SIOU,yolov8的模型怎么变化

YOLOv8是YOLO系列目标检测算法的一种改进版本，它在YOLOv4的基础上进行了一些改进和优化。其中一个重要的改进是将损失函数改为SIOU（Smoothed Intersection over Union），以提高目标检测的准确性。

在YOLOv8中，模型的变化主要包括以下几个方面：
1. Backbone网络：YOLOv8使用了Darknet-53作为其主干网络，该网络具有53个卷积层，可以提取更丰富的特征信息。
2. 特征金字塔：为了检测不同尺度的目标，YOLOv8引入了特征金字塔结构，通过在不同层级上提取特征来实现多尺度目标检测。
3. PANet：YOLOv8还引入了PANet（Path Aggregation Network）模块，用于融合不同层级的特征图，以提高目标检测的准确性和召回率。
4. SIOU损失函数：为了更好地衡量目标框的准确性，YOLOv8将损失函数改为SIOU，即平滑的交并比损失函数。这个损失函数可以更好地处理目标框之间的重叠和相似性，提高目标检测的精度。