yolov8颈部网络

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本之一。YOLOv8的主要目标是实现高效准确的实时目标检测。

YOLOv8的网络结构主要由Darknet-53和YOLO层组成。Darknet-53是一个深度卷积神经网络，用于提取图像特征。它由53个卷积层和残差连接组成，可以有效地学习图像的语义信息。

YOLO层是YOLOv8的核心部分，它负责将图像划分为不同的网格单元，并预测每个单元中存在的目标的类别和位置。YOLOv8使用了三个不同尺度的YOLO层，分别对应不同大小的目标。这种多尺度设计可以提高目标检测的准确性和鲁棒性。

相比于之前的版本，YOLOv8在准确性和速度方面都有所提升。它采用了一些技术手段来改进目标检测的性能，如使用更大的输入分辨率、引入FPN（Feature Pyramid Network）结构等。