yolov8的Neck结构

yolov8的Neck结构是用于增加检测器的感受野（receptive field），从而提高目标检测性能的一种网络设计。Neck结构通常位于backbone网络和head网络之间，用于进一步提取特征并生成更高层次的语义信息。

yolov8中使用的Neck结构是FPN（Feature Pyramid Network）。FPN主要由两个部分组成：上采样模块和融合模块。

上采样模块通过上采样操作将低分辨率的特征图放大到与高分辨率特征图相同的尺寸。这样可以使得不同尺度的特征图具有相同的分辨率，方便后续的特征融合操作。

融合模块用于将不同尺度的特征图进行融合。一种常用的融合方式是通过特征金字塔结构，将来自不同层级的特征图进行融合，从而得到多尺度的特征表示。这样可以在不同大小的目标上都能够实现有效的检测。