YOLOV8的主干网络

YOLOV8（You Only Look Once Version 8）是一种基于单阶段目标检测算法的对象检测模型。它的主干网络通常采用了一种称为“ CSPDarknet”的结构，这是从Darknet53（YOLOv3的基础架构）发展而来的一个改进版本。

CSPDarknet通过引入空间上并行的特征金字塔网络（SPP），结合了特征图的空间尺寸不变性和对小目标检测的优势。此外，“Cross Stage Partial Network”（CSPNet）部分的设计，将网络分为两个路径：一个路径保留原始信息，另一个路径进行跨层特征交互，这种设计提高了模型的计算效率和精度。

YOLOV8的主干网络还融合了 Mish 激活函数、宽度多分辨率抽样（WIDER CONCAT）、跳跃连接等技术，旨在提升模型的性能。它能够在一个前向传播过程中同时预测物体的类别和边界框，因此被称为实时目标检测的利器。

相关问题

yolov8主干网络

YOLOv8 的主干网络采用了 Darknet-53。Darknet-53 是一个由 53 个卷积层组成的深度卷积神经网络，它的结构与 VGGNet 类似，但是更加轻量化。Darknet-53 的主要特点是使用了残差连接（residual connections），这可以帮助网络更好地捕捉图像中的细节和语义信息。YOLOv8 基于 Darknet-53 构建了一个更加强大的目标检测网络。

yoloV8主干网络

YOLOv8主干网络可以更换为ShuffleNetv2。要进行这个更换，可以按照以下步骤进行操作：在ultralytics/models/v8文件夹下新建一个yolov8-ShuffleNetv2.yaml文件；将提供的ShuffleNetv2代码添加到ultralytics/nn/modules.py文件的末尾；将ShuffleNetv2类的名称添加到ultralytics/nn/tasks.py中；修改yolov8-ShuffleNetv2.yaml文件，使用Shuffle_Block构建ShuffleNetv2主干网络；修改ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件的'--model'默认参数或直接使用相应指令开始训练。