yolov8n骨干网络

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个改进版的实时目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，由 Ultralytics 开发团队维护。YOLOv8的核心在于其高效性和速度，它采用了单阶段检测器的设计，即在一次前向传播中同时预测目标的边界框和类别概率。

"骨干网络"通常指的是一个深度学习模型的基础结构，YOLOv8中的骨干网络可以是预训练的模型，如 Darknet-53、ResNet、或 EfficientNet等，这些网络经过大量的图像数据训练，具有提取高维特征的能力。在YOLOv8中，选择的骨干网络取决于具体的版本，比如基础版本可能使用Darknet-53，而更高级的版本可能会集成更深的模型或者更先进的架构。

YOLOv8的骨干网络负责捕获输入图像的特征，然后这些特征会被传递到YOLOv8的 Neck 层（如 FPN 或 CSPDarknet），进一步处理并生成最终的目标检测结果。整个网络结构设计上注重轻量化，以便实现实时目标检测的需求。

相关问题

yolov8s yolov8n区别

抱歉，目前并不存在名为"yolov8s"或"yolov8n"的官方模型。通常来说，YOLOv8并不是一个真正的版本号，而是一个未经官方确认的命名方法。因此，可能存在多个不同的YOLOv8版本，但这些版本没有一个是官方支持的。

在实际情况中，YOLOv8往往是指一些YOLOv4或YOLOv5的改进版。这些改进版可能会采用不同的骨干网络、不同的检测头和一些其他的改进措施。因此，不同的YOLOv8版本之间也会存在一些差异。

如果您能提供更加具体的信息，我可以帮助您更好地理解YOLOv8及其各个版本之间的区别。

yolov8n-p2

YOLOv8n-p2是YOLOv8模型的一种改进版本，具体细节如下所述。

首先，YOLOv8n-p2是基于YOLOv8模型进行改进的，该模型在目标检测领域表现出色。根据引用，YOLOv8n-p2是YOLOv8模型的一个改进版本，它在YOLOv8的基础上进行了一些优化和改进。

具体来说，根据引用，YOLOv8n-p2采用了一些注意力机制，以提升模型的性能和准确度。注意力机制是一种用于增强模型对重要特征的关注程度的技术。根据引用的介绍，YOLOv8n-p2添加了超过20种的注意力机制。

而具体的实现方法包括：
1. 添加GAM注意力：在tasks.py文件中引入相应的模块，并在骨干网络中的block代码中加入注意力代码。同时，需要在tasks文件中注册和引用GAM注意力代码，并在yaml文件中指定调用方式。
2. 在瓶颈模块中添加其他的注意力机制。

综上所述，YOLOv8n-p2是YOLOv8模型的改进版本，采用了多种注意力机制来提高模型的性能和准确度。这些改进使得YOLOv8n-p2在目标检测任务中表现出更好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YOLOv8源码逐行解读（yolov8.yaml）（更新中）](https://blog.csdn.net/qq_40835644/article/details/130085632)[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* [改进YOLO系列：改进YOLOv8，教你YOLOv8如何添加20多种注意力机制，并实验不同位置。](https://blog.csdn.net/qq_44224801/article/details/130059070)[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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