yolov8特征融合金字塔结构

YOLOv4是一种目标检测算法，而不是YOLOv8。关于YOLOv8的特征融合金字塔结构并没有被广泛讨论或记录。然而，YOLOv4中有一个特征融合金字塔结构，可以用来提取多尺度的特征并进行目标检测。

在YOLOv4中，特征融合金字塔结构是通过使用不同尺度的特征图进行多层级的融合来实现的。具体而言，YOLOv4引入了多个不同大小的特征图，这些特征图在不同层级的网络中提取。然后，通过使用跨层级连接和上采样操作，将低级别的特征图与高级别的特征图进行融合，以获取具有更好语义信息和更准确位置信息的特征。

这种特征融合金字塔结构使得YOLOv4能够在不同尺度上检测目标，从而提高了检测的准确性和鲁棒性。通过利用多尺度的特征信息，YOLOv4可以有效地检测不同尺寸和比例的目标，并在多种场景下取得良好的性能。

需要注意的是，YOLOv4是由Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao在2020年提出的，因此它与YOLOv8不同。请确保您提供的信息准确无误，以便我可以更好地回答您的问题。