yolov8模型结构

YOLOv8模型是一种目标检测模型，其结构是基于YOLOv3模型进行改进的。模型结构可以分为主干网络和检测头两个部分。

主干网络是一种由Darknet-53构成的卷积神经网络。Darknet-53是一个经过多层卷积和残差连接构建起来的深度神经网络。它能够提取图像的特征信息，并将这些信息传递给检测头。

检测头是YOLOv8的关键部分，它负责在图像中定位和识别目标。检测头由一系列卷积层和全连接层组成。在每个检测头中，会生成一组锚框，并针对每个锚框预测目标的类别和位置信息。

YOLOv8模型使用了预训练的权重，其中在COCO数据集上进行了训练。这意味着该模型已经通过大规模数据集的学习，具有一定的目标检测能力。

综上所述，YOLOv8模型的结构由主干网络和检测头组成，通过对图像进行特征提取和目标预测，实现了高效准确的目标检测任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8详解 【网络结构+代码+实操】](https://blog.csdn.net/zyw2002/article/details/128732494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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