YoloV8 backbone结构分析

### YOLOv8 Backbone 架构详解

#### Bottleneck Block 结构特点
YOLOv8 中的 Bottleneck Block 并不遵循传统的残差块设计模式[^1]。这种特殊的设计使得模型能够在保持计算效率的同时提升特征提取能力。

#### 尺寸变化公式应用
对于卷积操作后的尺寸变化，可以利用通用公式 `out_size = (in_size - k + 2*p) / s + 1` 来预测输出大小[^2]。此公式适用于理解每一层卷积之后的空间维度如何改变。

#### 配置解析
通过给定的部分网络配置片段可以看出：

- 使用最大池化层 (`MP`) 进行下采样操作，核大小为2步长也为2。
- 多次采用不同参数设置的一维卷积(`Conv`)来调整通道数并控制感受野范围。
- 利用跳跃连接机制（如 `[[-1, -3], 1, Concat, [1]]`），实现多尺度信息融合，增强特征表达力[^3]。

import torch.nn as nn

class MP(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size=2, stride=2):
        super(MP, self).__init__()
        self.mp = nn.MaxPool2d(kernel_size=kernel_size, stride=stride)

    def forward(self, x):
        return self.mp(x)


class ConvBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, padding=0, stride=1):
        super(ConvBlock, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels,
                              out_channels=out_channels,
                              kernel_size=kernel_size,
                              padding=padding,
                              stride=stride)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        return self.relu(self.bn(self.conv(x)))


class BottleNeck(nn.Module):
    expansion = 4
    
    def __init__(self, inplanes, planes):
        super(BottleNeck, self).__init__()
        # 定义具体的操作...
        
    def forward(self, x):
        identity = x
        
        # 实现前向传播逻辑...

        output += identity
        return F.relu(output)