上文改成yolo v8的

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它的第八个版本被称为YOLOv8。YOLOv8是YOLO系列算法的最新版本，它在目标检测任务上具有较高的准确性和实时性。

YOLOv8的主要特点包括：
1. 单阶段检测：YOLOv8采用单个神经网络模型，将目标检测任务作为一个端到端的回归问题进行处理，不需要额外的候选框生成过程。
2. 多尺度特征融合：YOLOv8通过在不同层级的特征图上进行特征融合，可以有效地捕捉不同尺度的目标信息。
3. Darknet作为基础网络：YOLOv8使用了Darknet作为基础网络，Darknet是一个轻量级的卷积神经网络框架，具有较高的计算效率。
4. 高效的后处理：YOLOv8采用了一系列优化策略，如非极大值抑制（NMS）和置信度阈值等，以提高检测结果的准确性和稳定性。