yolov8n网络结构图

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个先进的目标检测算法，它的网络结构基于其前身YOLO系列。YOLOv8的主要特点在于保持了实时性和高精度的平衡，并引入了一些改进，如更大的模型容量、更多的锚框（用于不同尺度物体的检测）、以及融合了多尺度输入等。

YOLOv8的网络结构主要包括以下几个部分：

1. **输入处理**：接受图像作为输入，通常会进行预处理，如归一化、resize等操作。

2. **卷积层**：包含一系列的卷积层（Convolutional Layers），用于提取特征，这些层可能会有残差连接（Residual Connections）来增加信息流动。

3. **下采样层**：通过最大池化或平均池化降低特征图的空间分辨率，同时保留关键信息。

4. **neck模块**：YOLOv8引入了EfficientNet的FPN（Feature Pyramid Network）结构，将不同层的特征融合，提供多尺度的目标检测能力。

5. **SPP Block**：空间金字塔池化层（Spatial Pyramid Pooling）进一步增强对不同尺度物体的识别。

6. **输出层**：包括三个部分：Anchor Boxes生成、分类头（Class Heads）和坐标回归头（Box Heads），用于预测每个位置可能存在的目标类别及其边界框。

7. **Loss Function**：训练过程中，使用中心点误差（Center Loss）和大小比例误差（Size Jaccard Loss）等损失函数优化整个网络。

相关问题

yolov8n网络结构图简化

### YOLOv8n 网络结构简化图

YOLO (You Only Look Once) 是一种用于实时目标检测的单阶段算法。对于 YOLOv8n 版本，其架构继承并优化了前几代的特点，在保持高效的同时减少了模型参数量和计算复杂度[^1]。

#### 主要组件概述

- **输入层**: 接收固定大小的图像作为输入。

- **骨干网络 Backbone**: 使用 CSP-Darknet 结构变体来提取特征。CSPNet（跨阶段部分网络）通过减少冗余梯度信息提高了训练效率和准确性[^2]。

- **颈部 Neck**: 包含 SPP (Spatial Pyramid Pooling) 和 PANet (Path Aggregation Network)，增强了多尺度表示能力以及自底向上和自顶向下的路径增强机制[^3]。

- **头部 Head**: 负责最终预测边界框的位置、类别概率等信息。采用解耦头设计以提高性能。

以下是 YOLOv8n 架构的一个简化版本：

Input Image -> Backbone(CSP-Darknet Variant) -> Neck(SPP + PANet) -> Prediction Heads(Decoupled)

此简化版展示了从输入到输出的主要流程，省略了一些细节以便更清晰地理解整体框架。

yolov5n网络结构图

以下是YOLOv5n的网络结构图:


YOLOv5n是一种基于深度学习的目标检测算法，它使用了一种称为YOLO（You Only Look Once）的技术。它的网络结构包含多个卷积层、池化层和全连接层。与先前的版本相比，YOLOv5n采用了更深、更宽的网络结构，以提高检测准确性和速度。