本文详细介绍了YOLOv8在目标检测上的改进，包括数据集扩充、单次训练优化、激活函数升级为Mish以及训练过程中的正则化策略。通过这些改进，YOLOv8在保持精度的同时提升了检测速度和训练效率。
YOLOv8是对YOLO目标检测模型的一次全面升级，提高了检测精度和速度。在本文中，我们将详细介绍YOLOv8的改进之处，并提供完整的代码实现。让我们开始吧！
- 数据集扩充
为了提高模型的泛化能力，我们使用数据增强来扩充训练集。具体而言，我们使用随机裁剪、随机旋转、水平翻转等技术来生成新的训练样本。
代码实现：
# 随机裁剪
def random_crop(image, boxes):
height, width, _ = image.shape
芒果YOLO进阶｜全方位升级YOLOv8：代码实现全解析
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