yolov8s网络模型结构

YOLOv8s（You Only Look Once Version 8 Speed）是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，这是一种实时物体检测算法。它的网络结构主要包括以下几个关键部分：

1. **输入处理**：YOLOv8s接受图像作为输入，并可能进行预处理，如缩放、归一化等。

2. **特征提取层**：使用深度学习网络的基础部分，如 Darknet53 或 CSPDarknet53，这些网络结构是YOLOv3的改进版，逐步提取图像的高层次特征。

3. **neck结构**：YOLOv8s可能包含SPP（空间金字塔池化）或Panoptic FPN（全景分割卷积神经网络）这样的结构，用于融合不同尺度的特征信息。

4. **特征金字塔**：多个尺度的特征图一起处理，这有助于检测不同大小的目标。

5. **预测头**：包括多个并行的检测头，每个检测头负责不同大小的目标区域。这些头包含卷积层和全连接层，用于计算每个网格位置上的目标类别和边界框。

6. **anchor boxes**：YOLOv8s使用预先定义好的Anchor boxes（锚框），这些是用于匹配不同尺寸目标的候选框。

7. **输出层**：根据每个检测头的输出，计算每个Anchor box的置信度分数、类别概率以及边界框坐标。

8. **非极大抑制（NMS）**：为了去除重叠的预测结果，YOLOv8s通常在最后一层应用NMS来筛选出最有可能的目标。