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。

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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。

yolov8n网络模型结构图

yolov8n网络模型结构如下所示：
1. 输入层：接收图像作为输入。
2. Darknet-53层：一个由53个卷积层和残差连接组成的主干网络，用于提取图像特征。
3. Neck层：由SPP(Spatial Pyramid Pooling)和PAN(Path Aggregation Network)模块组成，用于融合多尺度特征。
4. Detection层：包括3个不同大小的特征金字塔层，每个层都与3个不同大小的锚点框相关联，用于预测目标的边界框和类别。
5. 输出层：输出预测的目标边界框和类别。

总结起来，yolov8n网络模型结构由输入层、Darknet-53层、Neck层、Detection层和输出层组成，通过多层网络结构实现目标检测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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