yolov8s模型结构图

YOLOv8s（You Only Look Once Version 8 Small）是一个轻量级的目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本之一。它的核心特点是实时性和效率，适合嵌入式设备和移动应用。

YOLOv8s模型结构主要包括以下几个部分：

1. **输入层**：接受图像作为输入，通常图像会被缩放到特定大小，例如416x416像素。

2. **特征提取模块**：采用Darknet53、EfficientNet-B0等预训练的网络架构，用于提取图像的高维特征表示。

3. **SPP（空间金字塔池化）层**：允许模型捕获不同尺度的物体信息，增强了对物体尺寸变化的适应性。

4. **卷积层和瓶颈块**：通过一系列卷积操作和跳跃连接（Skip Connections），进一步增强特征表达能力。

5. **预测层**：模型将上一层的特征图分割成多个网格，并在每个网格位置预测目标类别和边界框。YOLOv8s采用了中心点回归和边框回归相结合的方式。

6. **锚框和非极大抑制（NMS）**：为了简化计算，模型使用预设的锚框来匹配目标，然后通过NMS筛选出最有可能的候选结果。

7. **损失函数**：常用的有IoU损失（Intersection over Union）、分类损失（如交叉熵）和回归损失（如均方误差）的组合。