yolov8网络架构介绍
时间: 2023-09-04 13:09:55 浏览: 74
YOLOv8是一种物体检测的神经网络架构,它是YOLO系列算法的最新版本。YOLO代表You Only Look Once,意为一次性查看。YOLOv8采用单阶段的检测方法,可以在一张图像上同时检测出多个物体,并输出它们的位置和类别。
YOLOv8的网络架构由主干网络和检测头组成。主干网络使用Darknet-53作为特征提取器,它具有53个卷积层和残差连接,能够有效地提取图像特征。检测头负责将主干网络提取的特征映射转化为边界框和类别预测。
具体而言,YOLOv8网络架构包含了三个不同尺度的特征层,分别对应不同的感受野大小。这三个特征层负责检测不同大小的物体。每个特征层都会生成一组边界框,并根据预测的置信度对这些边界框进行筛选和分类。
此外,YOLOv8还引入了一种自适应增强策略,通过在训练过程中随机改变输入图像的尺度和亮度,增加网络对不同样本的适应性和鲁棒性。
总的来说,YOLOv8网络架构结合了强大的特征提取能力和多尺度检测策略,能够在保持较高速度的同时实现准确的物体检测。
相关问题
yolov8网络架构
YOLOv8网络架构是基于YOLOv7 ELAN和YOLOv5的设计思想进行改进的。在YOLOv8中,采用了C2f结构作为Backbone和Neck,用于替换YOLOv5中的CSP结构。C2f结构具有更多的残差连接,从而实现更丰富的梯度流。然而,需要注意的是,C2f模块中存在Split操作,这对特定硬件部署可能不太友好。此外,在YOLOv8中,anchors与YOLOv5有本质的区别。在YOLOv8中,每个像素只有一个锚点,即预测的中心点或每个像素的中心点。例如,YOLOv8输出共有8400个锚点,分布在80*80、40*40和20*20的网格上。此外,YOLOv8还对骨干网络和Neck部分进行了调整,参考了YOLOv7 ELAN的设计思想,并根据不同尺度的模型调整了不同的通道数。
yolov8网络架构中文
yolov8网络架构中文可简单描述为:yolov8是一种目标检测神经网络,它具有c2f模块和不同类型网络(yolov8n、yolov8s、yolov8m、yolov8l)的深度和宽度比率(通过d和w来表示)。在yolov8中,anchors(锚点)的概念与yolov5有本质区别。在yolov8中,每个像素只有一个锚点,它代表预测的中心点或每个像素的中心点。对于yolov8输出,可能会有8400个锚点(80*80 + 40*40 + 20*20)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Yolov 8源码超详细逐行解读+ 网络结构细讲(自我用的小白笔记)](https://blog.csdn.net/chenhaogu/article/details/131647758)[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: 50%"]
- *2* *3* [YOLOV8-网络结构](https://blog.csdn.net/weixin_40723264/article/details/130745025)[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: 50%"]
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