yolo v8的优缺点

YOLO V8是一种目标检测算法，它在YOLO系列的基础上进行了改进和优化。以下是YOLO V8的优缺点：

优点：
1. 高速度：YOLO V8采用单阶段的检测方法，将目标检测任务转化为一个回归问题，因此速度非常快，适用于实时应用场景。
2. 较高的准确率：YOLO V8在YOLO系列的基础上进行了改进，通过引入更多的技术手段，如特征金字塔网络、注意力机制等，提升了检测的准确率。
3. 多尺度检测：YOLO V8能够在不同尺度下进行目标检测，可以检测到不同大小的目标。
4. 简单易用：YOLO V8的网络结构相对简单，易于理解和实现，对于初学者来说比较友好。

缺点：
1. 相对较大的模型尺寸：为了提高准确率，YOLO V8引入了更多的技术手段和网络结构，导致模型尺寸相对较大，需要更多的计算资源和存储空间。
2. 对小目标检测效果较差：由于YOLO V8采用了多尺度检测的策略，对于小目标的检测效果相对较差，容易出现漏检或误检的情况。
3. 对密集目标的处理不佳：YOLO V8在处理密集目标时可能会出现重叠框的问题，导致检测结果不准确。