对yolov8进行改进

改 YOLOv8 精度的方法有以下几种：
1. 数据增强：通过对训练数据进行增强，如随机裁剪、旋转、缩放等，可以增加模型的鲁棒性和泛化能力，提高准确性。
2. 类别平衡：对于不平衡的数据集，可以采取一些策略，如过采样、欠采样或类别权重调整等，以平衡不同类别的样本分布，提高模型的准确性。
3. 损失函数优化：修改损失函数，如改变损失函数的权重、引入新的损失项或调整损失函数的计算方式等，可以提高模型对不同目标的学习能力，进而提高准确性。
4. 网络架构优化：通过改变网络的结构、添加更多的卷积层或调整卷积层的大小等，可以提高模型的特征提取能力，从而提高准确性。
5. 模型集成：通过使用多个模型进行集成，可以提高模型的准确性。可以使用不同的预训练模型进行融合，如 EfficientNet、ResNet 等，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。