yolov8最新的目标检测算法

YOLOv4是一种高效的目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。相比于之前的版本，YOLOv4在准确性和速度方面都有显著的提升。以下是YOLOv4的一些特点和改进：

1. 骨干网络：YOLOv4使用了CSPDarknet53作为骨干网络，它结合了CSP（Cross Stage Partial）和Darknet53两种结构，提高了特征提取的效果。

2. 特征金字塔：为了检测不同尺度的目标，YOLOv4引入了特征金字塔网络，通过多个不同层级的特征图来检测不同大小的目标。

3. PANet：YOLOv4还采用了PANet（Path Aggregation Network）来融合不同层级的特征图，提升了目标检测的准确性。

4. 精细化检测：为了提高小目标的检测效果，YOLOv4引入了YOLOv3-Tiny作为辅助网络，用于检测小尺寸的目标。

5. 数据增强：YOLOv4使用了一系列的数据增强技术，如随机缩放、随机裁剪、颜色抖动等，增加了模型的鲁棒性和泛化能力。

6. 激活函数：YOLOv4使用了Mish激活函数，相比于传统的ReLU激活函数，Mish具有更好的非线性特性和梯度稳定性。

7. 训练策略：YOLOv4采用了一种称为CIOU（Complete Intersection over Union）的损失函数，它能够更好地衡量目标框的匹配程度。