yolov8多尺度融合

yolov8并非直接存在。引用中提到的SSD、FPN、PANet和M2Det是一些用于物体检测的网络结构，它们在多尺度特征融合方面采用了不同的方法。其中，SSD使用特征金字塔结构表示多尺度特征信息，FPN通过自下而上的特征金字塔结构和自上而下的路径和横向连接来获取多尺度特征信息，PANet引入了额外的自下而上路径来从低级特征图中获取细节信息，而M2Det通过构建多阶段特征金字塔来实现多阶段和多尺度特征的融合。

然而，yolov8并非以上提到的网络结构之一，因此无法提供关于yolov8的多尺度融合的具体信息。但是，如果你有关于yolov8的更多背景信息或其他问题，我会很乐意帮助你解答。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YOLOV8改进：顶刊TIP 2023 | CFP：即插即用的多尺度融合模块，有效涨点！](https://blog.csdn.net/m0_51530640/article/details/130524627)[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: 50%"]
- *3* [基于Tkinter和YOLOv5完成数据集的自动标注可视化操作代码](https://download.csdn.net/download/m0_51004308/88265109)[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: 50%"]
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