yolov8中neck称作啥

在YOLOv8中，neck被称为Slim-neck GSConv，它是一种新的设计范式，用于改进YOLOv8目标检测算法。 Slim-neck GSConv被认为是一种优秀的设计范式，可以提高模型的性能，并具有很好的实用性。123
引用[.reference_title]

1 2 3 改善YOLOv8 | YOLOv8应用更好的Slim-neck设计范式 | Slim-neck by GSConv：自动驾驶车辆检测器的最佳架构[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-2allinsert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

相关问题

yolov8中bottleneck是啥

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个实时目标检测算法，它采用了深度学习技术来定位图像中的物体。其中的“瓶颈”通常指的是网络架构中的瓶颈层，这里的“bottleneck”是指那些在网络中起到压缩信息、减少计算量但又能保持足够特征表达能力的关键结构。
在YOLOv8中，bottleneck层往往指的是残差块（Residual Block）或者称为身份映射（Identity Mapping）。残差块允许网络直接跳过一些层，将输入数据与经过几个卷积层处理后的结果相加，这种设计有助于解决深层神经网络训练过程中的梯度消失问题，并提高了模型的效率和性能。通过堆叠多个这样的瓶颈层，YOLOv8能够提取到更丰富的特征表示，同时保持较高的识别精度。

yolov8中Neck逐行详解

在YOLOv8中，"Neck"是指网络结构中的一个模块，用于进一步提取特征并增加网络的感受野。具体来说，YOLOv8中的Neck模块主要包括以下几个部分：

PANet（Path Aggregation Network）：PANet是YOLOv8中的一个关键组件，用于融合不同尺度的特征图。它通过自顶向下和自底向上的路径来实现特征融合。具体而言，PANet通过上采样和下采样操作将不同尺度的特征图进行对齐，并使用特征金字塔结构来融合这些特征图，以便在不同尺度上进行目标检测。

FPN（Feature Pyramid Network）：FPN是一种用于多尺度目标检测的网络结构。在YOLOv8中，FPN被用作Neck模块的一部分，用于提取不同尺度的特征。FPN通过自顶向下和自底向上的路径来构建特征金字塔，然后通过横向连接来融合这些特征，以便在不同尺度上进行目标检测。

SAM（Spatial Attention Module）：SAM是一种用于增强空间注意力的模块。在YOLOv8中，SAM被用作Neck模块的一部分，用于提取特征时增强目标的空间信息。SAM通过学习特征图之间的相互关系，自适应地调整特征图的权重，以便更好地捕捉目标的空间结构。

以上是YOLOv8中Neck模块的主要内容。通过使用Neck模块，YOLOv8可以更好地提取多尺度的特征，并增加网络的感受野，从而提高目标检测的性能。