yolov8网络讲解

YOLOv8是一种目标检测的神经网络模型，它的设计主要包括解耦头的设计和网络逐层解读。

解耦头的设计是指每个尺度都有独立的检测器，每个检测器由一组卷积和全连接层组成，用于预测该尺度上的边界框。YOLOv8在网络的不同层级上应用了不同的检测器，每个检测器单独负责预测一个尺度的边界框。这样的设计允许YOLOv8捕捉不同尺度目标的信息，以提高目标检测的准确性。

在网络逐层解读方面，YOLOv8的主干部分被称为"Backbone"。它采用了C2f结构，这个结构与YOLOv5类似，其中的X个组件中存在残差结构。这个结构有助于提高网络的表征能力和特征提取能力，从而提高目标检测的性能。

此外，YOLOv8在计算边界框的大小时，使用了如下公式：out_size = (in_size - k 2*p) / s 1。这个公式用于计算输出特征图的大小，其中in_size是输入特征图的大小，k是卷积核的大小，p是填充的大小，s是步长。通过这个公式，YOLOv8可以在不同层级上进行目标检测，以捕捉不同大小目标的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov8网络结构详解（逐行解析）](https://blog.csdn.net/lzy2766/article/details/132304440)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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