yolov8 yaml文件

YOLOv8使用yaml文件来定义网络结构。一个常用的yaml文件是yolov5s.yaml。这个配置文件可以分为三个部分。首先是模型的基本信息，包括输入图像的大小、网络的深度和宽度等。然后是网络的主体结构，包括backbone、neck和head。backbone使用了CSP（Cross Stage Partial）模块来提取不同大小的目标特征。neck部分使用了PAN-FPN（Path Aggregation Network with Feature Pyramid Network）的思想来进行特征融合和上采样。head部分则负责预测目标的位置和类别。最后是损失函数的定义，YOLOv8使用了VFL Loss作为分类损失，使用DFL Loss和CIOU Loss作为回归损失。总的来说，YOLOv8的yaml文件定义了网络的结构和参数，使得我们可以方便地进行模型的配置和训练。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOv8详解代码实战，附有效果图](https://blog.csdn.net/weixin_45277161/article/details/130200494)[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^v91^insert_down28v1,239^v12^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [万字长文，YOLOv5/v7/v8算法模型yaml文件史上最详细解析与教程！小白也能看懂！掌握了这个就掌握了魔改YOLO...](https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/129216131)[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^v91^insert_down28v1,239^v12^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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