YOLOv8模型介绍

YOLOv8是一种目标检测算法，是YOLOv4的改进版，主要通过改进模型结构和训练方式来提高检测精度和速度。其主要改进点包括：

1. CSPDarknet53作为主干网络，提高特征提取能力和训练效率；
2. SPP结构作为特征融合模块，增强网络对不同尺度目标的检测能力；
3. PANet结构作为特征融合模块，增强网络对小目标的检测能力；
4. SAM结构作为注意力机制，增强网络对复杂场景的检测能力；
5. Mosaic数据增强策略，提高数据利用效率和模型泛化能力。