Yolov8改进特征融合网络

Yolov8是一种改进的物体检测算法，它在Yolov4的基础上进行了改进，主要的改进之一是特征融合网络。

在传统的物体检测算法中，多个不同尺度的特征图通常是独立地进行检测，然后将结果进行融合。但是，这种方法容易导致低层特征图中的信息丢失，从而降低了检测的准确性。

为了解决这个问题，Yolov8引入了一个特征融合网络，它可以将不同尺度的特征图进行融合，并且保留了低层特征图中的信息。这个网络包括了多个卷积层和池化层，可以将不同尺度的特征图进行融合，并且生成更加丰富的特征表示。

通过特征融合网络的改进，Yolov8在物体检测任务中取得了更好的表现，准确性得到了显著提高。