yolov8特征提取

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的特征提取主要通过Darknet-53网络来实现。

Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像的特征。它由一系列卷积层、批归一化层和LeakyReLU激活函数组成。这些层的组合可以有效地捕捉图像中的语义信息和细节特征。

YOLOv8的特征提取过程如下：
1. 输入图像经过一系列卷积层和池化层，逐渐减小尺寸，同时提取更高级别的特征。
2. 在Darknet-53网络的最后几层，得到了一系列具有不同尺度的特征图。
3. 这些特征图分别用于检测不同大小的目标。较浅层的特征图适合检测较大的目标，而较深层的特征图适合检测较小的目标。
4. 每个特征图通过卷积层和全连接层进行进一步处理，得到目标的位置和类别信息。