apollo yolov替换yolov8模型

Apollo YOLOv是百度Apollo自动驾驶平台中的一个目标检测模型，用于实时检测和识别道路上的各种交通标志、车辆、行人等目标。相比于YOLOv8模型，Apollo YOLOv在一些细节上进行了改进和优化。

具体来说，Apollo YOLOv在以下几个方面进行了改进：
1. 网络结构：Apollo YOLOv采用了YOLOv3作为基础网络结构，相比YOLOv8，YOLOv3具有更好的检测性能和准确度。
2. 数据集：Apollo YOLOv使用了大规模的自动驾驶数据集进行训练，包含了各种复杂场景下的目标样本，使得模型更适应自动驾驶场景。
3. 模型优化：Apollo YOLOv通过改进损失函数、调整anchor尺寸等方式进行了模型优化，提升了检测精度和鲁棒性。

总的来说，Apollo YOLOv是在YOLOv3基础上进行了改进和优化的目标检测模型，适用于自动驾驶场景中的目标检测任务。