YOLOv8的网络结构

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8的网络结构主要由Darknet-53和YOLO层组成。

1. Darknet-53：Darknet-53是YOLOv8的主干网络，它由53个卷积层组成。Darknet-53采用了残差结构（Residual Network）和跳跃连接（Skip Connection）的设计思想，可以有效地提取图像特征。Darknet-53的输入是一张图像，经过多次卷积和池化操作后，输出一系列特征图。

2. YOLO层：YOLO层是YOLOv8的检测层，它负责在特征图上进行目标检测。YOLO层将特征图划分为网格，并为每个网格预测出一组边界框和类别概率。YOLOv8使用了三个不同尺度的YOLO层，分别对应不同大小的目标。每个YOLO层都会输出一组边界框和类别概率。

总结起来，YOLOv8的网络结构包括了Darknet-53主干网络和多个YOLO层。通过Darknet-53提取图像特征，再通过YOLO层进行目标检测，从而实现对图像中目标的快速准确检测。