yolov8s Neck原理

YOLOv8s是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的一种改进版本。YOLOv8s的"Neck"指的是网络结构中的中间层，它在YOLOv8s中起到了特征融合和信息传递的作用。

YOLOv8s的Neck主要包括两个部分：FPN（Feature Pyramid Network）和PAN（Path Aggregation Network）。

1. FPN：FPN是一种金字塔式的特征提取网络，它通过在不同层级上构建特征金字塔，将不同尺度的特征进行融合。具体来说，FPN通过自顶向下和自底向上的方式，将高层语义信息与低层细节信息进行融合，生成一系列具有不同尺度的特征图。这样做的好处是可以在不同尺度上检测到不同大小的目标。

2. PAN：PAN是一种路径聚合网络，它通过横向连接将FPN中不同尺度的特征图进行聚合。具体来说，PAN通过将相同尺度的特征图进行融合，生成一个更加丰富和细致的特征表示。这样做的好处是可以提高目标检测的准确性和鲁棒性。

通过FPN和PAN的结合，YOLOv8s的Neck能够有效地提取多尺度的特征信息，并将其用于目标检测任务中。这种特征融合和信息传递的机制可以提高目标检测算法的性能和效果。