yolov8-seg网络架构

### YOLOv8-Seg 网络架构详解

YOLOv8-Seg 是一种基于 YOLO 架构的对象检测和分割模型，继承了 YOLO 家族的高效性并增强了其在分割任务中的表现能力[^1]。

#### 主要组件

- **骨干网络 (Backbone)**
骨干网络负责提取输入图像的特征图。YOLOv8 使用了一个高效的卷积神经网络作为骨干，能够有效地捕捉多尺度特征。该网络通常由多个残差块组成，这些残差块有助于缓解梯度消失问题，并提高特征表示的能力。

- **颈部结构 (Neck)**
在 YOLOv8 中引入了一种新的特征金字塔网络 GFPN（Global Feature Pyramid Network），它不仅加强了不同层次之间的信息交流，还特别针对小目标进行了优化设计[^2]。通过跨层连接机制，GFPN 可以更好地融合低级细节与高级语义信息，从而显著提升了对于各种尺寸物体尤其是小型物体的识别精度。

- **头部结构 (Head)**
头部用于预测最终的结果，包括边界框的位置、类别概率以及像素级别的掩码。为了实现这一点，YOLOv8-Seg 的头部采用了轻量化的分支来分别处理分类、回归和分割任务。具体来说：

- 对于每个候选区域，都会生成一组固定数量的锚点；
- 锚点会映射回原始图片空间，并据此裁剪出对应的 ROI 特征；
- 这些 ROI 经过池化操作后送入全连接层完成最后一步的预测工作。

import torch.nn as nn

class YOLOv8Seg(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=80):
        super(YOLOv8Seg, self).__init__()
        
        # Backbone network extracting features from input images.
        self.backbone = ... 
        
        # Global Feature Pyramid Network enhancing multi-scale feature fusion and small object detection.
        self.neck = ...
        
        # Prediction head producing bounding boxes, class scores, and segmentation masks.
        self.head = ...

    def forward(self, x):
        feats = self.backbone(x)
        fused_feats = self.neck(feats)
        outputs = self.head(fused_feats)
        return outputs