yolov8特征提取层

YOLOv8的特征提取层采用了Darknet-53网络作为基础网络，它由53个卷积层组成。这些卷积层用于提取输入图像的特征。Darknet-53网络是YOLOv3中使用的特征提取网络的改进版本，它在深度和性能方面进行了优化。

Darknet-53网络的架构主要包含一系列的卷积和残差块。卷积层用于进行图像特征的卷积计算，而残差块则通过跳跃连接（skip connection）增加了网络的深度和非线性表达能力。

YOLOv8在Darknet-53的基础上还引入了SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块，用于捕捉不同尺度的特征。SPP模块可以对特征图进行不同大小的池化操作，从而获得更全局和更细节的特征表示。

总结起来，YOLOv8的特征提取层主要由Darknet-53网络和SPP模块组成，这些模块通过卷积和残差块来提取输入图像的特征，并且具有较强的表达能力和感受野。