yolov8s_focus.yaml

### YOLOv8s 焦点层配置文件的内容与使用

#### YAML 文件结构概述
YOLOv8 的配置文件通常采用 YAML 格式来定义模型架构和其他参数。对于 `focus` 层，这是 YOLO 中用于增强特征提取的一种特殊卷积模块，在早期版本中被广泛使用。

#### Focus Layer Configuration Example
下面是一个典型的 YOLOv8s 模型中的焦点层 (`focus`) 配置示例：

# Model configuration for yolov8s with focus layer
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # model width multiple

backbone:
  - [focus, [64, 3]]  # Focus wh information into c-space (channels=64, k=3)

head:
  [[-1, Conv, [128, 3, 2]],  # conv1
   [-1, Conv, [128, 3, 1]],
   ...
  ]

此部分展示了如何通过设置特定的通道数和内核大小来初始化 `focus` 层[^1]。

#### 使用方法说明
为了应用上述配置文件，可以按照如下方式进行操作：

1. 将该配置保存为 `.yaml` 文件；
2. 修改训练命令以指向新的配置文件路径；

例如，如果已创建名为 `yolov8_focus.yaml` 的自定义配置文件，则可以在终端执行以下命令启动训练过程：

yolo task=detect mode=train \
model=path/to/your/yolov8_focus.yaml \
data=cfg/datasets/coco128.yaml \
epochs=100 \
batch=16 \
device=cpu \
project=yolov8

这会告诉程序加载指定的配置文件并基于其设定来进行训练工作流[^2]。