YOLOv8s网络结构

YOLOv8s（You Only Look Once Version 8 Scaled）是YOLO（You Only Look Once）系列的一个变体，它是一个实时物体检测算法，特别注重速度与精度的平衡。其核心思想是将图像分割成网格，每个网格单元负责预测一定区域内的物体。YOLOv8s继承了YOLOv5的优点，如单一模型、端到端的检测能力以及对小目标的支持，并进行了优化升级：

1. **网络结构**：采用了特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN），利用不同层的特征图捕捉不同尺度的信息，提高了对目标大小变化的适应性。

2. **Multi-Scale Training**：通过训练多个不同分辨率的模型，然后在测试时融合它们的预测结果，增加了对多尺度目标检测的能力。

3. **Efficient Inference**：YOLOv8s引入了更多的轻量级设计，如SPP模块（Spatial Pyramid Pooling）、Depthwise Separable Convolutions等，减少了计算负担，提升了推理速度。

4. **Model Scaling**：v8s版本进一步优化了模型规模，提供了多个预训练权重，适用于不同场景下的性能需求。

5. **硬件加速**：为了更好地在边缘设备上运行，YOLOv8s支持CUDA和其他硬件加速技术，提高在GPU上的执行效率。