yolov8改进轻量级头head

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，它在保持实时检测性能的同时，着重于优化模型大小和计算效率，特别是针对轻量化应用进行了改进。YOLOv8的头（或称为检测层）进行了如下关键改进：

1. **多尺度预测**：YOLOv8使用了多尺度的特征金字塔网络（FPN），这样可以在不同层次的特征上进行物体检测，提高对不同尺寸目标的识别能力。

2. **更小的头部**：为了减少计算负担，YOLOv8的检测头变得更轻量级，通常包含较少的卷积层和输出层，同时使用更高效的网络结构如SPP（空间金字塔池化）或SSD（Single Shot MultiBox Detector）的类似模块。

3. **参数共享**：在某些版本中，YOLOv8采用参数共享技术，例如将一些卷积层的权重复用在多个位置，进一步减小了模型的大小。

4. **Focal Loss**：借鉴了RetinaNet中的Focal Loss，这是一种针对类别不平衡问题设计的损失函数，有助于减少背景类别的误检，从而提升整体检测精度。

5. **剪枝和量化**：YOLOv8可能采用了模型剪枝和量化技术，这些方法可以减少模型的存储和计算需求，而不会显著降低性能。

6. **动态锚点和解码器**：通过动态调整锚点和解码器策略，YOLOv8能够更好地适应不同场景下目标的多样性，提高检测的精度。