YOLOv8n架构图

YOLOv8 (You Only Look Once version 8) 是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，这是一种实时目标检测算法。YOLOv8继承了YOLO家族的特点，即快速和高效，同时在模型大小和精度上进行了优化。它的架构图通常包括以下几个关键组件：

1. **输入处理**：YOLOv8接收图像或视频流作为输入，并可能进行预处理，如缩放、归一化等。

2. **卷积层**：网络的基础是卷积层，用于提取特征。YOLOv8使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），减少计算量。

3. **瓶颈块（Residual Blocks）**：YOLOv8可能包含残差连接（Residual Connections），这有助于在网络中传播信息，加速训练并缓解梯度消失问题。

4. **SPP（Spatial Pyramid Pooling）**：空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling）用来捕获不同尺度的目标，提高检测的鲁棒性。

5. **检测层（Detection Heads）**：这部分负责将特征图转化为类别概率和边界框预测。YOLOv8有多个检测头，每个负责不同大小的网格区域，对应不同尺寸的目标。

6. **输出层**：输出层根据检测头的预测生成最终的物体位置、大小以及类别信息。

7. **非极大值抑制（NMS）**：为了去除重复的预测，YOLOv8通常会应用非极大值抑制算法对同一位置的多个高置信度候选框进行筛选。

相关问题

yolov5n网络架构图

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是基于YOLO系列的最新版本，由 Ultralytics 公司开发，是一种高效的实时目标检测模型。YOLOv5N是YOLOv5家族中的一个变体，它属于“Nano”版本，主要针对资源受限的设备和对速度有高要求的应用场景。

YOLOv5N的网络架构图简化了原始版本，主要包括以下几个关键组件：

1. **输入层**：接受图像作为输入，通常为固定大小的RGB格式。

2. **卷积层（Convolutional Layers）**：使用小的3x3或1x1卷积核进行特征提取，减少计算量和内存占用。

3. **残差块（Residual Blocks）**：YOLOv5继承了ResNet的思想，使用残差连接提高模型性能，尤其是在小型模型中。

4. **瓶颈块（SPP Bottlenecks）**：空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling）用于捕获不同尺度的目标。

5. **检测头（Detection Heads）**：包括中心点预测、尺寸预测和类别预测，采用单次前向传播（Single Shot）方法生成目标框。

6. **输出层**：输出层将特征图转换为目标框的坐标和置信度以及对应的类别信息。

7. **轻量化设计**：YOLOv5N通过裁剪一些高级层、降低分辨率或使用更小的滤波器来进一步减小模型体积。

yolov8n.yaml和yolov8n.pt有什么区别

YOLOv8n.yaml 和 YOLOv8n.pt 是用于 Darknet 检测框架（例如 YOLOv8）的两个不同类型的文件。

1. **yolov8n.yaml**: 这通常是一个配置文件，它包含了关于模型结构、训练参数以及数据集预处理的详细信息。yaml 格式是一种人类可读的数据序列化语言，非常适合存储和管理模型训练的配置。在使用 YOLOv8 进行训练之前，会先加载这个文件来设置网络架构和训练选项。

2. **yolov8n.pt**: 这是一个 PyTorch 的保存格式 (.pt)，即预训练模型权重文件。当模型经过训练后，其参数会被保存在这个文件中，以便在新的推理任务中使用。对于已经训练好的模型，用户可以直接加载这个文件来进行物体检测。

总结来说，yolov8n.yaml 控制了训练过程，而 yolov8n.pt 存储了训练得到的知识。如果你想要训练一个新的模型，你会修改 yaml 文件；如果你想在新的图片上运行检测，你需要下载或加载 pt 文件。