叙述一下yolo从v1到v8的发展历程，并着重讲解yolov8

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它通过将目标检测任务转化为回归问题，将图像分成网格，并在每个网格中预测边界框和类别。YOLO的发展经历了多个版本，从YOLOv1到YOLOv8，每个版本都有不同的创新和改进。

YOLOv1是YOLO的第一个版本，它在2015年提出。YOLOv1通过将图像分成SxS个网格，并在每个网格中预测B个边界框和C个类别，实现了实时目标检测。然而，YOLOv1存在召回率和定位精度方面的不足。

为了改进YOLOv1的不足，YOLOv2在2016年提出。YOLOv2引入了一些新的技术，包括多尺度训练、anchor boxes和Darknet-19网络结构。多尺度训练使得YOLOv2能够检测不同尺度的目标，anchor boxes用于预测不同形状的边界框，Darknet-19网络结构提高了检测性能。

在YOLOv2的基础上，YOLO9000在2017年提出。YOLO9000通过引入WordTree和WordNet来实现目标检测和分类的联合训练。WordTree是一种层次结构，用于表示类别之间的关系，WordNet是一个大规模的图像分类和目标检测数据集。YOLO9000能够同时检测9000个类别，并且在检测性能方面有了显著的提升。

最新的版本是YOLOv8，它在YOLOv2和YOLO9000的基础上进行了进一步的改进。YOLOv8采用了更深的网络结构，即Darknet-53，以提高特征提取能力。此外，YOLOv8还引入了一些新的技术，如SAM（Spatial Attention Module）和PAN（Path Aggregation Network），以提高检测性能和减少误检率。

总的来说，YOLO从v1到v8的发展历程中，不断引入新的技术和改进，以提高目标检测的性能和准确性。YOLOv8作为最新版本，在网络结构和训练技巧方面都有了显著的改进，具有更好的检测性能和更低的误检率。