yolov8结构图介绍

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个改进版的实时目标检测算法，它基于其前身YOLO（You Only Look Once）系列，特别是YOLOv7。YOLOv8的主要特点是设计简单、速度快且准确度较高。它的结构可以概括为以下几个关键组件：

1. **输入处理**：接受图像作为输入，通常采用多尺度的特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN），这有助于捕捉不同大小的目标。

2. ** backbone网络**：YOLOv8通常使用Darknet53或更轻量级的版本（如NanoNet）作为基础卷积神经网络架构，用于提取高级特征。

3. **neck模块**：FPN连接backbone的不同层，生成一系列特征图，这些特征图对应不同层次的物体尺寸信息。

4. **检测头**：每个特征图上应用一个或多个检测头，包含锚点、卷积层以及预测框的位置、尺寸、类别概率等信息。这些检测头可以并行计算，提高速度。

5. **非极大值抑制(NMS)**：对所有检测到的框进行重叠消除，保留置信度最高的候选框。

6. **输出层**：最终输出每个检测区域的类别的标签及其相应的边界框信息。