yolo v8和v7有何改进

YOLO (You Only Look Once) 系列是一种实时目标检测算法，从V3开始就因其高效性能而知名。YOLO V8相比于V7的主要改进点包括：

1. **模型结构优化**：V8通常采用更先进的网络架构，如Faster R-CNN、EfficientDet或CSPNet等增强版，这能提高检测精度同时保持较快的速度。

2. **数据增强和预训练权重**：V8可能会使用更大的训练数据集，以及更深层次的预训练模型，比如在ImageNet上预训练的模型，以提升模型的泛化能力。

3. **计算效率**：V8版本可能会引入更多的轻量化技术，如剪枝、量化等，以减少模型大小和推理时间，特别是在移动设备上。

4. **多层次特征融合**：V8可能采用了更多层次的特征融合策略，以捕捉物体的更大范围上下文信息，进一步增强检测性能。

5. **动态锚框**：这种设计允许不同尺度的目标适应不同的边界框，提高了对目标尺寸变化的适应性。

6. **端到端训练**：V8可能继续强化端到端训练流程，使得整个目标检测过程更为一体化，减少了中间步骤的影响。