yolov8分类yaml详解

### YOLOv8 分类任务 YAML 文件格式与参数详解

#### 参数配置

对于YOLOv8分类任务中的YAML配置文件，`nc: 80`表示的是类别数量，意味着该模型能够识别的物体类别总数为80个[^2]。

`scales`部分包含了不同模型配置下的尺度参数，这些参数用于调整模型的整体规模以及复杂程度。具体来说，在YOLOv8系列中有五个预定义好的变体——YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l 和 YOLOv8x，它们之间的差异体现在 `depth`, `width` 及 `max_channels` 这几个方面：

- **Depth**: 控制网络层数量的比例因子；例如，如果某个子模块原本有N层，则实际使用的层数将是`int(N * depth)`[^4]。

- **Width**: 影响每一层中特征图宽度比例的因素；比如某一层原计划拥有M个滤波器（卷积核），那么最终会应用`int(M * width)`个滤波器。

- **Max_Channels**: 设定了允许的最大通道数目上限，这有助于防止某些情况下由于过度扩展而导致内存溢出等问题的发生。

#### Backbone 模块

Backbone作为整个架构的基础组件负责提取输入图像的空间信息。在YOLOv8的yaml文件里，backbone通常由一系列基础单元构成，每个单元内部可能还会有更细粒度的设计选项来微调性能表现。不过具体的细节取决于所选用的具体版本及其对应的默认设置[^3]。

#### Head 模块

Head位于网络末端，专门处理来自backbone传递过来的信息并完成特定的任务目标—在此处即指代分类工作。它接收到来自前面各阶段产生的多尺度特征映射之后，经过适当变换后输出预测结果向量。同样地，head也具备一定的灵活性供开发者根据需求定制化修改。

# 示例：YOLOv8分类任务的部分yaml片段
train:
  batch_size_per_device: 16
  epochs: 100
model:
  backbone:
    name: "CSPDarknet"
    scales: [0.33, 0.5]
  head:
    num_classes: 80