yolo v8更换骨干网络

YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，旨在实时快速准确地检测图像中的目标。它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。

在YOLOv8中，骨干网络是指用于提取图像特征的网络结构。骨干网络的性能直接影响到YOLOv8的检测能力和速度。

YOLOv8最初采用的骨干网络是Darknet-53，该网络由53个卷积层组成，能够提取出丰富的高级特征。然而，随着技术的发展和研究的深入，人们发现Darknet-53在计算效率和检测性能上还有改进的空间。

为了提升YOLOv8的性能，研究人员决定将原先的骨干网络Darknet-53替换为更先进的网络结构。经过一系列实验和比较，他们选取了CSPDarknet53作为YOLOv8的新骨干网络。

CSPDarknet53是一种具有较低计算复杂度和更高性能的网络结构。它采用了密集跳跃连接（Dense Skip Connections）和上、下采样策略，能够更好地平衡特征的提取和特征的保留。与Darknet-53相比，CSPDarknet53在保持检测精度的同时提升了运行速度。

通过将CSPDarknet53引入YOLOv8，我们能够获得更准确、更快速的目标检测结果。新的骨干网络不仅提高了模型的性能，还进一步推动了目标检测算法的发展。