yolov8-cls的分类网络原理

YOLOv8-CLS是一种基于YOLOYou Only Look Once）系列的目标检测算法，主要用于物体分类任务。下面是YOLOv8-CLS分类网络的原理介绍：

1. Backbone网络：YOLOv8-CLS使用Darknet作为其主干网络，它由一系列卷积层和池化层组成，用于提取图像特征。

2. 特征金字塔：为了检测不同尺度的物体，YOLOv8-CLS引入了特征金字塔结构。通过在不同层级上进行特征融合，可以获取多尺度的特征表示。

3. Neck网络：YOLOv8-CLS还包含一个称为Neck的网络模块，用于进一步提取和融合特征。通常采用的是PANet（Path Aggregation Network）结构，它可以有效地融合不同层级的特征信息。

4. Head网络：在YOLOv8-CLS中，Head网络负责预测物体的类别。它由全连接层和softmax激活函数组成，将特征映射到类别概率分布上。

5. Loss函数：YOLOv8-CLS使用交叉熵损失函数来度量预测结果与真实标签之间的差异。通过最小化损失函数，可以优化网络参数，提高分类准确率。