YOLOv8-MBS网络结构图

YOLOv8-MBS是一种基于You Only Look Once (YOLO)版本8的模型，它通常用于目标检测任务，特别是那些对速度有较高要求的应用场景，如实时监控和自动驾驶。MBS表示Mobile Bounding Box (边界框) Subnetwork，这是YOLOv8为了适应移动设备而设计的一种轻量级架构。

YOLOv8-MBS网络结构主要包括以下几个关键部分：
1. **输入层**：接受图像作为输入，通常是一个固定尺寸的彩色图像。
2. **卷积层**：通过一系列的卷积操作提取特征，包括小卷积核、大卷积核等，以捕捉不同尺度的目标信息。
3. **瓶颈块(Bottleneck Block)**：类似于Darknet53中的残差块，包含深度可分离卷积(DSC)，可以高效地处理高维数据并保持计算效率。
4. **SPP模块**（空间金字塔池化）：用于处理物体的大小变化，增加模型对不同尺度物体的敏感度。
5. **检测层(Detection Layer)**：将特征图转化为类别概率和位置信息的预测框，最后进行非极大抑制(NMS)来筛选出最终的目标候选。

YOLOv8-MBS相比全尺寸的YOLOv8，减少了参数量和计算开销，同时尽量保持较高的检测精度。