yolov8特征金字塔

Yolov8使用特征金字塔（Feature Pyramid Network，FPN）来提取不同尺度的特征。FPN的主要目的是解决目标在不同尺度下尺寸变化较大的问题。

Yolov8中的特征金字塔网络由一个主干网络和多个分支组成。主干网络通常是一个卷积神经网络，如Darknet-53，用于提取原始图像的底层特征。

在主干网络的顶层，FPN通过上采样和下采样操作来生成多个特征图。下采样会通过卷积和池化操作将特征图的尺寸减小，而上采样则通过插值或转置卷积将特征图的尺寸增大。

生成的多个特征图被连接起来，形成特征金字塔。每个特征图都对应着不同的尺度，较高层次的特征图具有较小的感受野，能够更好地捕捉小尺寸目标的细节信息；而较低层次的特征图具有较大的感受野，能够更好地捕捉大尺寸目标的全局信息。

Yolov8利用特征金字塔中不同的特征图进行目标检测。较高层次的特征图用于检测小目标，较低层次的特征图用于检测大目标。通过这种多尺度的特征融合和利用，Yolov8能够在不同尺度下实现准确的目标检测。