yolov8四倍下采样

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测模型的最新版本。在深度学习中，下采样（Downsampling）是减少数据维度的过程，它通常通过池化层（Pooling Layers）或卷积层（Convolutional Layers）来实现。在YOLOv8或其他卷积神经网络（CNN）中，四倍下采样意味着将输入数据的空间维度缩小为原来的1/4。

具体来说，假设输入特征图（Feature Map）的大小为 W x H（宽 x 高），通过一个具有四倍下采样能力的卷积层后，输出特征图的大小将变为 (W/4) x (H/4)，即宽和高都变为原来的1/4。这通常通过在卷积核（Kernel）的步长（Stride）设置为4来实现。如果在多个卷积层中连续进行四倍下采样，那么最终输出特征图的尺寸会更小，这有助于模型捕获更大范围内的特征，同时减少计算量和内存占用。