YOLOv8 （FPN+PAN）对比YOLOv8BiFPN的好处及不足

YOLOv8（也称为YOLOv4的升级版）引入了两个关键改进，即Feature Pyramid Network (FPN) 和 Path Aggregation Network (PAN)，相较于原始的YOLOv8 BiFPN：

**优点：**
1. **更好的特征融合**：FPN通过多尺度特征金字塔结构，允许模型捕获更大范围的上下文信息，提高了物体检测的精度，特别是在小目标检测方面。
2. **更高效的注意力机制**：PAN在网络的不同层之间加权聚合路径，有助于增强对全局特征的理解，并能够更好地处理长边和短边比例较大的图像，增强对物体形态变化的适应能力。
3. **计算效率**：虽然YOLOv8本身相比前代已经优化了模型大小和速度，但通过减少部分冗余计算，比如BiFPN中的双路径设计，可以进一步提高实时性能。

**不足之处：**
1. **复杂度增加**：引入FPN和PAN增加了网络架构的复杂性，这可能会导致训练时间和内存消耗增大，尤其是在资源有限的情况下。
2. **过拟合风险**：由于更多的学习组件，如果数据集较小或者训练不足，模型可能会更容易过拟合。
3. **超参数调整难度**：这些高级模块的使用通常需要细致的超参数调整才能达到最佳效果，对于新手而言可能更具挑战性。