Yolov8网络结构

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。YOLOv8采用了一种单阶段的检测方法，可以实现实时目标检测。

YOLOv8的网络结构主要由Darknet-53和YOLO层组成。Darknet-53是一个深度卷积神经网络，用于提取图像特征。它由53个卷积层和残差连接组成，可以有效地学习图像的语义信息。

在Darknet-53之后，YOLOv8引入了多个YOLO层。每个YOLO层负责预测一组边界框和类别概率。YOLOv8中使用了3个YOLO层，分别在不同尺度上进行目标检测。这样可以检测到不同大小的目标，并提高检测的准确性。

YOLOv8还使用了特征金字塔网络（FPN）来融合不同尺度的特征图。FPN可以通过上采样和下采样操作，将低级别的语义信息与高级别的细节信息相结合，提高目标检测的精度。

此外，YOLOv8还使用了一种称为"swish"的激活函数，它在保持计算效率的同时提供了更好的非线性表示能力。