yolov8的网络结构

YOLOv8是一个目标检测算法，它与YOLOv5有一些本质上的区别。在YOLOv8中，anchors（锚点）被定义为每个像素的中心点，而不是YOLOv5中的预测框。每个像素只有一个锚点，例如，在YOLOv8的输出中，有8400个锚点，由80x80、40x40和20x20三种尺度组成。

此外，YOLOv8的Backbone和Neck部分采用了C2f结构，这是参考了YOLOv7的ELAN设计思想。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，C2f模块中存在Split操作，这在特定硬件部署上可能不太友好。

总的来说，YOLOv8的网络结构由骨干网络（Backbone）和特征提取网络（Neck）组成。骨干网络部分可能参考了YOLOv7 ELAN的设计思想，将YOLOv5的C3结构替换为了梯度流更丰富的C2f结构，并针对不同尺度的模型调整了不同的通道数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [YOLOv8详解 【网络结构+代码+实操】](https://blog.csdn.net/zyw2002/article/details/128732494)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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