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。