yolov8检测算法简图

### YOLOv8 检测算法架构解析

YOLOv8作为最新一代的目标检测模型，在继承前代优点的基础上进行了多项改进。网络整体结构依然保持简洁高效的特点，主要由三个部分组成：Backbone、Neck以及Head。

#### Backbone 部分
在YOLOv8中，Backbone采用了CSPDarknet家族中的优化版本，能够更有效地提取图像特征[^1]。通过引入更多的残差连接和深度可分离卷积操作，提升了计算效率并减少了参数量。

#### Neck 部分
对于颈部设计，继续沿用了FPN（Feature Pyramid Network）加PANet（Path Aggregation Network）的经典组合方式来进行多尺度特征融合。这种结构可以更好地捕捉不同大小物体的信息，并增强边界框预测精度。

#### Head 部分
最后是头部模块，负责最终输出分类得分与位置坐标。相较于早期版本，YOLOv8可能进一步调整了锚点设置策略或是损失函数形式来提高性能表现。

graph TB;
    A[输入图片] --> B[CSPDarknet];
    B --> C{FPN};
    C --> D[PANet];
    D --> E[Anchor-based/Free Detection Heads];
    style A fill:#f96,stroke:#333,stroke-width:4px;
    style B fill:#bbf,stroke:#000,stroke-width:2px;
    style C fill:#bfb,stroke:#000,stroke-width:2px;
    style D fill:#bbb,stroke:#000,stroke-width:2px;
    style E fill:#ff7,stroke:#000,stroke-width:2px;

此图展示了YOLOv8的大致工作流程，从原始图像经过多个阶段处理直至得到目标检测结果的过程。