YOLOv8 网络结构详解

YOLOv8架构详解
YOLO (You Only Look Once) 是一种广泛应用于实时目标检测的神经网络系列。YOLOv8作为该家族的新成员，在继承前代优点的基础上进行了多项改进。
主要组成部分

Backbone
Backbone负责提取输入图像中的特征。对于YOLOv8而言，采用了更高效的CSPNet（Cross Stage Partial Network），这种设计能够有效减少计算量并提升性能[^4]。

Neck
Neck模块连接着backbone与head，其作用在于进一步增强特征表示能力。具体来说，YOLOv8引入了PANet(Pyramid Attention Network)，它不仅加强了多尺度特征融合，还加入了注意力机制来突出重要区域的信息。

Head
Head用于最终预测边界框的位置、类别置信度等信息。相较于之前的版本，YOLOv8优化了anchor-free策略下的回归损失函数，使得模型更加鲁棒且易于收敛。

其他特性

支持多种后端部署方式，如CoreML，这有助于提高移动端应用效率的同时保持较高的推理速度和精度[^1]。
提供丰富的API接口以及详细的文档支持，方便开发者快速上手并集成到各类项目当中[^2]。

import ultralytics.yolo.engine.model.YOLO as yolo_model

model = yolo_model('yolov8')
print(model.summary())
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