yolov8s网络模型结构图

很抱歉，我无法提供实时的图片或图形，但我可以告诉你关于YOLOv8网络模型结构的一些基本信息。

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种目标检测算法，它在实时场景下可以快速准确地检测图像中的目标。

YOLOv8的网络模型结构基于Darknet框架，由一系列卷积层、池化层和全连接层组成。主要包含以下几个组件：

1. 输入层：接收输入图像。

2. 卷积层：使用不同尺寸的卷积核来提取图像特征。

3. 残差块（Residual blocks）：通过使用跳跃连接（skip connections）来解决梯度消失问题，使得网络更容易训练。

4. 上采样层（Upsample layers）：通过插值操作将特征图的尺寸放大，以便在不同尺度上进行目标检测。

5. 池化层：用于减小特征图的尺寸，同时保留重要的特征。

6. 1x1卷积层：用于降低通道数，减少网络参数量。

7. 3x3卷积层：用于进一步提取和组合特征。

8. 全连接层：用于最后的目标分类和定位。

YOLOv8的网络结构采用了多个不同尺度的特征图来检测不同大小的目标，从而提高了目标检测的准确性和多尺度性能。

请注意，YOLOv8网络模型结构图的具体细节可能因YOLO版本和实现方式而有所不同。