yolov8 head参数详解

根据提供的引用内容，可以了解到yolov8的head部分变化最大，从原先的耦合头变成了解耦头，并且从YOLOv5的Anchor-Based变成了Anchor-Free。具体来说，yolov8的head部分包括三个子模块：SPP，PAN和YOLO。其中，SPP模块是空间金字塔池化模块，用于提取不同尺度的特征；PAN模块是特征金字塔网络，用于将不同尺度的特征进行融合；YOLO模块是输出层，用于预测目标的位置和类别。在yolov8中，这三个子模块是解耦的，可以分别进行训练和优化，从而提高模型的性能和效率。

具体来说，yolov8的head部分包括以下参数：
1. num_classes：目标类别数；
2. num_anchors：anchor数目；
3. in_channels：输入通道数；
4. feat_channels：特征通道数；
5. anchor_generator：anchor生成器，用于生成anchor；
6. bbox_head：bbox头，用于预测目标的位置和类别；
7. train_cfg：训练配置，包括学习率、优化器等参数；
8. test_cfg：测试配置，包括置信度阈值、NMS阈值等参数。