yolov8 改进主干

对于YOLOv8，有几种常见的改进主干的方法：

1. 使用更强大的主干网络：YOLOv8通常使用Darknet-53作为主干网络，但也可以尝试使用其他更强大的网络，如ResNet、EfficientNet等。这些网络具有更多的层和参数，可以提高检测性能。

2. 添加注意力机制：注意力机制可以帮助网络在关注重要目标时提高精度。通过在主干网络中添加注意力机制，可以使网络更加关注感兴趣的区域，从而提高检测准确性。

3. 使用更大的输入分辨率：YOLOv8默认使用416x416的输入分辨率，但可以尝试增加输入分辨率，如608x608或更大。这样可以提高网络对小目标的检测能力，并提高检测的精度。

4. 使用更多的特征层：YOLOv8使用了3个不同尺度的特征层来检测不同大小的目标。你可以尝试增加特征层的数量，以便更好地捕捉不同大小目标的特征。

这些改进方法可以根据具体任务和需求进行选择和组合，以提高YOLOv8模型在目标检测任务上的性能。