yolov8 中多尺度特征融合在哪

YOLOv8 中的多尺度特征融合主要发生在网络结构中的不同层级上。

首先，在特征提取网络中，YOLOv8 使用了 Darknet-53，它是一种基于卷积神经网络的特征提取模型，具有 53 个卷积层。Darknet-53 在网络中完成了多尺度特征的提取，通过不同层级的卷积操作，可以捕捉到不同尺度的对象信息。

其次，YOLOv8 还引入了多个特征融合的策略，包括特征的上采样和特征的跳跃连接。上采样操作使用了反卷积层，可以将低分辨率的特征映射提升到原始输入图像的大小，从而增强了对小目标的检测能力。跳跃连接则是将底层的低级特征与高层的高级特征进行融合，使得网络可以同时利用多尺度的特征信息来进行目标检测任务。

此外，YOLOv8 还在检测层中引入了多个不同尺度的预测特征层。每个预测特征层可以检测指定大小范围内的目标，通过在不同尺度上进行预测，使得网络可以有效地处理不同大小的目标。这些不同尺度的预测特征层通过网络的结构进行串联，通过多尺度特征的融合，实现了对不同尺度目标的有效检测。

综上所述，YOLOv8 在特征提取、特征融合和多尺度预测等方面都进行了多尺度特征融合的处理，从而增强了网络对不同尺度目标的检测能力。