yolov8算法结构图
时间: 2024-03-27 15:33:56 浏览: 67
yolov8图像分割五个模型文件
YOLOv8是一种目标检测算法,它是YOLO系列算法的最新版本。下面是YOLOv8算法的结构图:
1. 输入层:接收输入图像。
2. Backbone网络:通常使用Darknet作为主干网络,用于提取图像特征。YOLOv8使用了CSPDarknet53作为主干网络,它具有较强的特征提取能力。
3. Neck网络:用于融合不同层级的特征图,以便更好地检测不同尺度的目标。YOLOv8使用了SPP(Spatial Pyramid Pooling)结构和PANet(Path Aggregation Network)结构来实现特征融合。
4. Head网络:用于预测目标的位置和类别。YOLOv8的Head网络由多个卷积层和全连接层组成,最后输出目标的边界框和类别概率。
5. 输出层:输出检测到的目标的边界框和类别。
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