yolov8网络结构图讲解

yolov8网络结构图如引用所示，它包括以下个主要组成部分和改进点：

1. 输入：接受输入图像的尺和通道数。

2. 提取特征层：利用卷积和池化操作逐渐减小特征图的尺寸，同时提取图像的特征信息。

3. Darknet-53主干网络：yolov8借鉴了ResNet的思想，使用了残差连接，可以设计深层网络，并解决梯度消失问题。Darknet-53是yolov8主要的特征提取模块，由多个卷积层和残差块组成。

4. Neck层：包括多个c2f模块，这是yolov8的主要思想结构。c2f模块用于将底层特征和高层特征进行融合，提高检测性能。

5. Head层：包括多个检测头，每个检测头负责预测不同尺度的目标框和类别概率。每个检测头由卷积层、上采样层、卷积层和最终的预测层组成。

通过以上的结构，yolov8可以实现对图像中目标的快速检测和定位。借鉴了ResNet的思想，同时引入了c2f模块进行特征融合，使得模型更加深层且准确性更高。<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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOv8详解全流程捋清楚-每个步骤](https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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