YOLOv8的具体结构

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，它是一个实时目标检测算法，以其快速的速度而闻名。YOLOv8的主要结构可以分为以下几个部分：

1. **输入处理**：首先接收图像作为输入，将其调整到特定的尺寸，通常是416x416像素。

2. **特征提取**：采用Darknet53、EfficientNet等深度神经网络架构作为基础，逐步抽取图像的高层次特征。

3. **分层预测**：YOLOv8采用单阶段检测方法，将图像划分为网格，并对每个网格区域进行预测。这包括预测bounding box（边界框）和对应的类别概率。

4. **特征融合**：YOLOv8引入了更多的特征融合策略，比如SPP（空间金字塔池化）、 Mish激活函数和 CSPdarknet（Channel Shuffle的Darknet）等，以提高模型性能。

5. **输出层**：输出层包含多个大小不同（对应不同尺度的物体检测）的特征图，每个图上有固定数量的预测结果，包括类别概率和坐标信息。

6. **非极大值抑制（NMS）**：为了去除重复的预测结果，YOLOv8使用非极大值抑制算法来筛选出最终的目标候选。