yolov8的整理与分析，非全新理论创新，而是基于v5融合 YOLOX/YOLOv6/YOLOv7/PPYOLOE 等 SOTA 技术的工程化本研究对 YOLOv8 目标检测模型进行了详细分析，重点关注其架构、训练技术以及相对于 YOLOv5 等之前迭代的性能改进。关键的创新，包括用于增强特征提取的 CSPNet 主干、用于卓越的多尺度目标检测的 FPN+PAN 颈部，以及向无锚方法的过渡，都得到了彻底的研究。该论文回顾了 YOLOv8 在 Microsoft COCO 和 Roboflow 100 等基准测试中的性能，强调了其在不同硬件平台上的高精度和实时功能。此外，该研究还探讨了 YOLOv8 对开发人员友好的增强功能，例如其统一的 Pyt