yolov8网络架构图

### YOLOv8 网络架构图解析

#### 架构概述
YOLOv8引入了一种全新的网络设计思路，在保持实时检测能力的同时提升了模型精度。该版本的网络结构进行了多处优化，使得其在网络效率和性能之间达到了更好的平衡[^1]。

#### 主要组件分析
- **Backbone**: 背景提取部分采用了更高效的特征金字塔构建方式，能够更好地捕捉不同尺度的目标信息。

- **Neck (FPN)**: 特征融合层增强了跨层的信息交流机制，通过自适应调整各层次的重要性来提高最终输出的质量。

- **Head**: 输出头负责预测边界框的位置以及类别标签，新加入了针对特定应用场景下的定制化改进措施。

#### 关键技术创新点
- 强化了轻量化卷积操作的应用范围；
- 对原有的激活函数做了针对性的选择与调优；
- 设计了更加灵活可扩展的基础模块组合形式；

import torch.nn as nn

class YOLOv8(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=80):
        super(YOLOv8, self).__init__()
        
        # Backbone definition here
        
        # Neck(FPN) definition here
        
        # Head definition here
    
    def forward(self, x):
        pass  # Forward propagation logic goes here