yolov8卷积神经网络

YOLOv8是一种基于卷积神经网络的目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8采用了一种单阶段的检测方法，可以实现实时目标检测。

YOLOv8的网络结构主要由Darknet53和YOLO层组成。Darknet53是一个深度卷积神经网络，用于提取图像特征。它由53个卷积层和5个最大池化层组成，可以有效地捕捉不同尺度的特征。

YOLO层是YOLOv8的核心部分，它负责将图像划分为不同的网格，并预测每个网格中存在的目标的类别和位置。YOLOv8使用了三个不同尺度的YOLO层，分别对应不同大小的目标。每个YOLO层由卷积层和全连接层组成，用于生成目标的边界框和类别概率。

与之前的版本相比，YOLOv8在网络结构和训练策略上进行了改进，提高了检测性能和准确率。同时，YOLOv8还支持多尺度训练和测试，可以适应不同大小的目标。