简述yolov8算法

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，一种实时目标检测算法。YOLO是一个基于单次前向传播的深度学习模型，它在速度和准确性之间取得了很好的平衡。YOLOv8改进了前代版本，主要特点包括：

1. **快速检测**：YOLOv8继续追求实时性能，可以在视频或图像中快速定位多个物体。

2. **更大规模的网络**：它采用了更大的网络架构，比如Mosaic数据增强技术，这有助于处理更多种类的物体和更复杂的场景。

3. **多尺度训练**：模型能够检测不同大小的目标，通过多层次的特征提取。

4. **精度提升**：通过对网络结构的优化，如使用 Mish 激活函数和 CSPDarknet 模块，提高了检测的精确度。

5. **模块化设计**：YOLOv8允许用户选择不同的层和模型大小进行自定义，适应不同资源环境的需求。

6. **开源和可扩展**：YOLOv8是开源的，用户可以方便地在GitHub上获取源代码，并参与到社区的持续改进中。

**相关问题**:
1. YOLOv8相比于之前的版本有哪些关键改进？
2. Mosaic数据增强技术如何帮助提高检测性能？
3. CSPDarknet模块是如何提高检测准确性的？
4. YOLOv8在实际应用中的局限性和可能的优化方向是什么？