YOLOv8目标检测算法

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。相比于之前的版本，YOLOv8在准确性和速度方面都有所提升。

YOLOv8的核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过一个单一的神经网络同时预测目标的类别和位置。它采用了Darknet作为基础网络，并引入了一些改进来提高检测性能。

YOLOv8的主要特点包括：
1. 多尺度检测：YOLOv8在不同的尺度上进行目标检测，可以检测到不同大小的目标。
2. 特征融合：通过将不同层级的特征进行融合，可以提高目标检测的准确性。
3. 上采样技术：通过上采样操作，可以增加特征图的分辨率，提高小目标的检测效果。
4. 使用更大的网络：YOLOv8使用了更深、更宽的网络结构，增加了网络的感受野，提高了检测性能。