yolov8 ghost

YOLOv8 Ghost是YOLOv4的一个改进版本，它是一种目标检测算法，用于实时物体检测和识别。YOLOv8 Ghost在YOLOv4的基础上进行了优化和改进，以提高检测的准确性和速度。

YOLOv8 Ghost的主要改进包括：
1. Ghost模块：引入了Ghost模块来减少模型的计算量。Ghost模块通过将卷积层分解为两个较小的卷积层，从而减少了参数数量和计算量，同时保持了模型的准确性。
2. CSPDarknet53作为骨干网络：YOLOv8 Ghost使用了CSPDarknet53作为骨干网络，它是一种轻量级的网络结构，具有较好的特征提取能力。
3. PANet：引入了PANet（Path Aggregation Network）来融合不同尺度的特征图，以提高对小目标和远距离目标的检测能力。
4. CIoU损失函数：采用了CIoU（Complete Intersection over Union）损失函数来优化目标框的回归，使得检测结果更加准确。