yolov8中fpn网络

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个基于深度学习的目标检测算法，它在前几代YOLO模型的基础上进行了优化。其中，FPN（Feature Pyramid Network，特征金字塔网络）是YOLov8中一个关键组件，用于处理目标检测任务中的尺度变化问题。

FPN的主要目的是在不同层提取不同分辨率的特征图，并将低分辨率下的细节信息融合到高分辨率的特征中，反之亦然。这使得网络能够在保持较高精度的同时，提高对小目标和大目标的检测能力。在YOLov8中，FPN通常包括以下几个部分：

1. **顶部特征层**：从高层卷积块获取原始特征。
2. **底部特征层**：从较浅层或较低分辨率的卷积块得到粗略的、包含更多位置信息的特征。
3. **特征金字塔**：通过空间上采样或下采样的操作（如 Upsample 和 Convolution），将顶层特征与底层特征结合起来，形成多尺度的特征金字塔。
4. **焦距汇聚**（Focal Pooling或Fusion Layer）：在金字塔的不同层次间进行融合，生成最终的特征图集合。
5. **检测头**：每个金字塔级别都连接一个检测头，用于预测不同大小的目标框及其类别概率。

通过这样的设计，YOLov8能够在一个单一的网络结构中同时处理不同尺寸的目标，显著提高了目标检测的性能和速度。