yolov8 代码阅读笔记

### YOLOv8 代码解析与阅读笔记

#### 解析 `yolov8.yaml` 文件
`yolov8.yaml` 是 YOLOv8 模型的标准配置文件，其中定义了模型的基础架构和参数。此文件通常包含了网络层的设置、激活函数的选择以及优化器的相关超参数等信息[^1]。

# Example of a basic configuration snippet from yolov8.yaml
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel width multiple
...

#### 图像分类专用配置——`yolov8-cls.yaml`
为了适应图像分类任务的需求，该配置文件对原始 YOLOv8 的结构进行了适当修改，比如可能减少了某些不必要的检测头组件或是改变了损失函数的形式来更好地服务于分类目标。

#### 提高计算效率的 Ghost 模块应用
`yolov8-ghost.yaml`, `yolov8-ghost-p2.yaml`, 和 `yolov8-ghost-p6.yaml` 中引入了 Ghost 卷积机制，这是一种轻量化设计思路下的创新方案，能够在保持较高精度的同时显著降低运算量并加快推理速度。

对于不同尺寸输入的支持体现在具体版本上：
- **P2**: 较低分辨率下运行良好；
- **P6**: 更适合处理高清甚至超高清晰度的画面数据；

#### 姿态估计特化版——`yolov8-pose.yaml` & `yolov8-pose-p6.yaml`
这两份配置特别针对人体或其他物体的姿态识别做了针对性调整，在特征提取部分可能会更加注重关节位置的信息捕捉，并且在输出端也相应地增加了对人体骨骼连接关系建模的能力.

#### 实时多对象追踪尝试——`yolov8-rtdetr.yaml`
这个变种可能是实验性的探索方向之一，它不仅关注于单帧内的多个实例定位，还试图通过时间序列上的关联实现跨帧的对象一致性跟踪功能.

#### 语义分割领域拓展——`yolov8-seg.yaml` & `yolov8-seg-p6.yaml`
最后提到的是面向像素级标注任务而生的一系列改进措施，它们使得原本擅长边界框预测的经典框架也能胜任诸如道路标记、行人区域划分等工作场景中的精细分类需求.

---