yolov8基于卷积神经网络

YOLOv8是一种基于卷积神经网络的目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLO8采用了一种单阶段的检方法，可以实现实时目标检测。

YOv8的网络结构主要由Darknet-53和YOLO层组成。Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。它采用了残差结构和跳跃连接，可以有效地提高特征提取的性能。

YOLO层是YOLOv8的核心部分，它负责将特征图映射到不同尺度的边界框，并预测每个边界框的类别和位置。YOLOv8使用了多个不同尺度的特征图来检测不同大小的目标，这样可以提高检测的准确性和召回率。

与之前的版本相比，YOLOv8在网络结构和训练策略上进行了改进，使得它在目标检测任务上具有更好的性能。同时，YOLOv8还支持多种不同的输入尺寸和不同的训练数据集，可以适应不同场景下的目标检测需求。