yolov8 pose结构图

YOLOv8 Pose是一种基于YOLO（You Only Look Once）系列目标检测模型的扩展，特别专注于人体关键点检测（Pose Estimation）。它的核心思想是将物体检测任务分解成两个部分：首先定位物体的位置，然后识别每个位置对应的人体部位。YOLOv8 Pose采用了单阶段检测器的形式，比如Darknet中的残差网络作为基础架构。

其结构图主要包括以下几个组成部分：
1. **输入层**：接受图像作为输入，并将其缩放到模型所需的尺寸。
2. ** backbone（特征提取模块）**：通常是ResNet、Darknet53等深度卷积神经网络（CNN），用于提取高维特征表示。
3. **neck（特征融合模块）**：如FPN（Feature Pyramid Network），对不同层次的特征图进行上采样和下采样，使得低级层捕捉细节，高级层保持大视野。
4. **keypoint head（关键点预测头）**：专门用于预测人体关键点的分支，通常是一个小的全连接层或者卷积网络，输出每个像素对应的关节置信度和偏移量。
5. **loss function（损失函数）**：常用的是Smooth L1 Loss和关键点分类交叉熵，用来训练模型准确预测关键点的位置和类别。