YOLOv8骨干网络

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，它是一个实时物体检测算法，以其快速的速度和相对较高的准确度而闻名。YOLOv8的核心在于其骨干网络，即用于提取特征的卷积神经网络（CNN），这个网络通常由一系列的基本组件构成：

1. **基础层**：包括卷积层（Convolutional Layers）、批量归一化（Batch Normalization）和激活函数（如Leaky ReLU或Swish），用于从原始输入图像中提取低级特征。

2. **瓶颈结构**：YOLOv8继承了YOLOv3中的Darknet53作为基础，这是一个深度较大的网络结构，用于进一步提取更高级别的特征表示。

3. **跳跃连接**：这些网络可能包含残差连接（Residual Connections），使得信息能够跨不同层级流动，有助于更好地保留图像细节。

4. **金字塔结构**：YOLOv8采用特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks, FPN），这样可以在不同尺度上检测物体，提高小目标的检测性能。

5. **neck模块**：可能包括SPP（Spatial Pyramid Pooling）或FPN（Feature Pyramid Network），用于处理不同分辨率的特征图，增强对不同大小物体的识别能力。

6. **输出层**：YOLOv8的最后一部分是输出层，根据检测目标的数量和类别，将特征映射到预测框、置信度和类别的概率。