生成yolov8网络模型示意图

YOLOv8是一种目标检测算法它是YOLO系列算法的最新版本。下面是YOLOv8网络模型的示意图：

输入图像 -> Darknet53 -> PANet -> YOLOv3 Head -> 输出检测结果

1. Darknet53：Darknet53是YOLOv8的主干网络，它由53个卷积层组成。它负责提取输入图像的特征。

2. PANet：PANet是YOLOv8中的特征融合模块，它将来自不同尺度的特征图进行融合，以便更好地捕捉不同大小的目标。

3. YOLOv3 Head：YOLOv3 Head是YOLOv8的检测头部，它负责将融合后的特征图映射到不同大小的网格，并预测每个网格中存在的目标类别和位置信息。

4. 输出检测结果：最后，YOLOv8将检测到的目标类别和位置信息输出为最终的检测结果。

相关问题

yolov5s网络模型图

### YOLOv5s 网络结构解析

YOLOv5s 是一种轻量级的目标检测模型，其设计旨在提供快速推理速度的同时保持较高的准确性。该模型由多个部分组成，包括输入层、主干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部（Head）。具体来说：

#### 输入层
图像经过预处理后被送入网络，通常会调整到固定的尺寸以便于批量处理。

#### 主干网络 (Backbone)
主干网络负责提取特征图。对于 YOLOv5s 版本而言，采用了 CSPDarknet53 的简化版作为骨干网络[^2]。CSPNet（Cross Stage Partial Network）通过减少计算冗余来提高效率并增强性能。

# 部分 PyTorch 实现示意代码展示如何构建 Backbone 层
class Focus(nn.Module):
    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None):  # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding
        super().__init__()
        self.conv = Conv(c1 * 4, c2, k, s, p)

def forward(self, x):  # x(b,c,h,w) -> y(b,4c,h/2,w/2)
    return self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1))

#### 颈部网络 (Neck)
此部分连接着主干与头，在这里进行了多尺度融合操作以加强不同层次间的信息交流。它利用了 PANet 结构来进行自底向上再加自顶向下的路径聚合[^1]。

#### 头部 (Head)
最后是预测阶段即 Head，用于生成最终的边界框坐标及类别概率分布。YOLOv5 中引入了更灵活的设计允许动态调整 anchor box 尺寸从而适应更多样化的物体大小变化情况。


yolov3结构示意图

YOLOv3（You Only Look Once version 3）是一种流行的实时物体检测算法，它基于全卷积网络（Fully Convolutional Networks, FCN）架构，结合了区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）的概念。其结构主要包括以下几个关键部分：

1. **输入层**：接受图像作为输入，并通过一系列预处理步骤如归一化、缩放等。

2. **基础网络**：通常采用Darknet53或更深层次的神经网络作为基础，用于提取图像特征。

3. **RPN**：在这个阶段，网络会同时生成候选区域（Region Proposals）和对应的置信度得分。这是YOLOv3改进的地方，相比于前代版本减少了单独的区域提议阶段。

4. **特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）**：用于处理不同尺度的目标，通过上采样和下采样的机制构建多层次的特征图，以便捕捉大到小的目标范围。

5. **检测头**：对每个特征层应用预测框、类别和置信度，包括中心点坐标、宽高比以及类别概率。

6. **输出层**：将所有层级的检测结果合并，筛选出高置信度的边界框作为最终的物体检测结果。

整体来看，YOLOv3是一个端到端的模型，可以在单次前向传播中完成目标检测任务，因此速度较快。