YOLOv8n 网络结构

### YOLOv8n架构及其在网络视觉中的应用

YOLOv8nano (YOLOv8n) 是一种轻量级的目标检测模型，专为资源受限环境设计，在保持较高精度的同时显著降低了计算成本。该架构继承了YOLO系列一贯的设计理念——快速推理速度与良好性能之间的平衡。

#### 主要组件

1. **骨干网络 Backbone**
骨干网采用简化版CSPDarknet结构[^5]，通过引入跨阶段部分连接(Cross Stage Partial connections)，有效减少了参数数量并提升了特征提取效率。这种改进使得模型能够在较小规模数据集上依然获得不错的泛化能力。

2. **颈部 Neck**
颈部由SPP模块(Spatial Pyramid Pooling)[^6] 和PANet(Path Aggregation Network)[^7] 组成。前者用于增强感受野范围；后者则负责多尺度融合不同层次的空间信息，从而提高小目标检测效果。

3. **头部 Head**
头部包含了三个主要分支：分类(Classification)、边界框回归(Box Regression)以及对象置信度(Object Confidence)预测。每个分支对应特定的任务需求，并共同作用于最终输出层之前完成端到端训练过程。

import ultralytics.yolo as yl

model = yl.YOLO('yolov8n.yaml')  # 加载YOLOv8 nano配置文件
results = model.predict(img_path='example.jpg')