yolov8添加Bi-PAN-FPN

yolov8添加了Bi-PAN-FPN结构。Bi-PAN-FPN结构是对yolov5中的Neck部分进行改进，它结合了BiFPN和PAN的特点。BiFPN结构是一种改进版的FPN网络结构，它引入了双向连接和加权融合的机制，通过构造双向通道实现跨尺度连接，并将特征提取网络中的特征与自下而上路径中的相对大小特征融合，从而保留了更浅的语义信息。PAN结构则用于处理多尺度问题，它利用金字塔的形式将不同尺度的特征图进行连接，实现特征的融合。

通过添加Bi-PAN-FPN结构，yolov8能够更好地融合不同尺度的特征信息，并且能够更好地保留原始特征信息，从而提高目标检测的准确性。Bi-PAN-FPN结构还采用了快速归一化融合方式，可以提高训练速度。