yolov8 Neck

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8 Neck是YOLOv8网络结构中的一个组件，用于提取特征并进行目标检测。

YOLOv8 Neck主要负责将输入图像通过一系列卷积层和池化层进行特征提取。它通常由多个卷积层和池化层组成，这些层可以帮助网络学习图像中的不同特征，如边缘、纹理和形状等。通过这些特征，YOLOv8 Neck可以更好地理解图像内容，并用于目标检测任务。

具体来说，YOLOv8 Neck采用了一种称为Darknet-53的骨干网络结构，它由53个卷积层组成。这些卷积层可以提取出丰富的特征表示，使得YOLOv8能够在图像中准确地定位和分类目标物体。

总结一下，YOLOv8 Neck是YOLOv8目标检测算法中的一个组件，用于提取图像特征并进行目标检测。它通过一系列卷积层和池化层来学习图像中的不同特征，并为后续的目标检测任务提供准确的特征表示。