yolov8网络结构图CBS

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个改进版的YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法，由 Ultralytics（UJL）团队开发。YOLOv8继承了YOLO系列实时性和高效性的特点，并引入了一些新的网络结构和优化。

" CBS "在这里可能指的是YOLOv8中的Class Balanced Sampling（类别平衡采样），这是一种策略，用于解决在训练过程中各类别样本数量不均衡的问题。它会调整每个batch中各类别的样本比例，以保证模型在训练过程中对各类别的关注程度相对均衡，提高模型对小众类别的检测能力。

网络结构上，YOLOv8保持了单阶段检测器的基本架构，包括卷积层、下采样层（如MaxPooling或Stride convolutions）、特征金字塔（Feature Pyramid Network, FPN）、以及关键点定位（Anchor Boxes）的概念。它使用 CSPdarknet（Convolutional Spatial Pyramid）作为基础网络模块，结合了Darknet53等前几代YOLO版本的优点，并增加了一些新的块，比如SPPBlock（空间金字塔池化）和 Mish激活函数。

具体来说，YOLOv8的网络结构包含以下几个主要部分：
- 输入处理：接受图像数据并预处理
- 多尺度预测：针对不同大小的目标生成多个尺度的预测
- 类别和坐标回归：基于anchor boxes预测目标类别和边界框