YOLOv8发布改良版｜创新架构FasterNeXt，在超过10个数据集上取得突破，直接编写模型改进，源自最新CVPR2023的核心技术FasterNet

近年来，计算机视觉在目标检测领域取得了重大突破。我们欣喜地宣布，YOLOv8已经发布了其改良版，采用了独创的结构FasterNeXt，并在超过10个数据集上取得了显著的性能提升。本文将详细介绍YOLOv8的改进之处，并提供相应的源代码。

YOLOv8是一种基于单阶段目标检测框架的算法，以其出色的速度和准确性而闻名。然而，为了进一步提高性能，我们引入了一种名为FasterNeXt的全新架构。FasterNeXt结合了FasterNet这一最新的CVPR2023主干系列技术，通过增加更多的特征层和改进的注意力机制，有效提升了模型的表达能力和感受野。这项创新性的设计使得YOLOv8在处理高分辨率图像和小目标时表现更出色。

以下是使用YOLOv8进行目标检测的源代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载模型
model = YOLOv8()

# 加载图像
image = cv