详细介绍YOLOv8的Head模块

YOLOv8的Head模块是指目标检测中用于生成bounding box和预测类别的神经网络模块。它是YOLOv8算法的核心模块之一，主要由三个部分组成：Anchor Boxes、Convolutional Layers和Prediction Layer。

1. Anchor Boxes：是一组预定义的bounding box，用来捕获不同大小的目标。YOLOv8使用了三个Anchor Boxes来检测目标，这些Anchor Boxes是在训练过程中通过聚类得到的，它们的大小和形状不同，以便适应不同尺寸的目标。

2. Convolutional Layers：是一组卷积层，用于从输入图像中提取特征。YOLOv8使用了多层卷积层来提取不同级别的特征，这些特征对于检测不同大小的目标非常有用。这些卷积层通常使用不同的滤波器大小和数量来提取特定的特征。

3. Prediction Layer：是用来输出预测结果的层，通常包括一个卷积层和一个全连接层。在YOLOv8中，这个层用于预测bounding box的位置和目标类别。输出的结果是一个包含bounding box坐标、类别概率和置信度的向量。

总的来说，YOLOv8的Head模块通过Anchor Boxes、Convolutional Layers和Prediction Layer三个部分协同工作，实现对输入图像中目标的准确检测和分类。