yolov8的head结构

YOLOv8（You Only Look Once version 8）的Head结构是一种改进后的目标检测模块，其核心特点是分为两部分：分类头(Classification Head) 和检测头(Detection Head)。

1. **分类头**：这部分主要用于识别图像中的每个网格单元是否包含目标以及目标所属的类别。它通常包含一组全连接层，用于对每个单元进行分类任务，计算出每个类别得分的概率分布。

2. **检测头**：这个部分关注于定位，它会预测每个潜在目标的位置、大小以及边界框的相关信息。在无锚点的设计下，它不需要像早期版本那样预先设置一系列预定义的锚点，而是直接通过回归的方式预测每一个网格单元上可能出现的边界框的四个顶点坐标和尺寸。

整个过程是并行进行的，因为YOLOv8是一个同时进行分类和定位的单阶段检测框架，这大大提升了处理速度。这样的设计使得YOLOv8既保持了实时性，又能提供较高的准确度。