yolov8中文结构图

Yolo系列是一种流行的目标检测算法，Yolo v8是该系列的最新版本，继承了前代版本的特点，并在性能和功能上进行了提升。Yolo v8的中文结构图可以帮助开发者更好地理解和实现该算法。Yolo v8的结构通常包含以下几个主要部分：

1. 输入预处理：原始图片经过尺寸调整和归一化等预处理步骤，以适应模型输入的要求。

2. 特征提取网络：这通常是一个深度卷积神经网络，如CSPDarknet，负责从预处理后的图片中提取特征信息。

3. 检测头（Detection Head）：在特征提取的基础上，通过多尺度的特征图进行目标的检测。检测头包含多个分支，这些分支分别处理不同尺度的特征图以检测不同大小的目标。

4. 预测输出：通过分类和回归任务生成目标的类别概率和边界框坐标。每个边界框还会预测一个置信度值，表示预测框中包含目标的概率。

5. 后处理：包括非极大值抑制（NMS）等步骤，用于移除重叠的检测框，保留最可能的目标检测结果。

由于Yolo v8是一个相对较新的模型，具体的中文结构图可能并不容易获得，建议参考官方发布的文档或者研究论文来获取最准确的模型结构信息。