yolov8n网络介绍

YOLOv8是一种目标检测算法，是YOLO（You Only Look Once）系列模型的最新版本之一。YOLOv8的网络结构采用了Darknet架构，并且使用了一种称为FPN（Feature Pyramid Network）的特征金字塔网络结构。

YOLOv8的主要特点是速度快和准确性高。相对于之前的版本，YOLOv8在保持实时性能的同时提升了检测精度。该模型通过将输入图像分为不同的网格单元，每个单元负责预测该单元内是否存在目标物体以及目标物体的位置和类别信息。

YOLOv8网络结构由多个卷积层、池化层和全连接层组成。它通过使用卷积和池化操作来捕捉不同尺度的特征，并通过特征金字塔网络结构融合这些特征以提高检测精度。

相关问题

yolov8n网络图

很抱歉，根据提供的引用内容，我无法确定yolov8n的网络图是什么。引用提到了yolov8的代码，但并未提及网络图。引用则提到了yolox和yolov5，与yolov8n无关。引用则提到了ONNX，但没有具体涉及yolov8n的网络图。如果您有其他相关的信息，我会尽力帮助您回答问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov8s网络模型结构图](https://blog.csdn.net/zhangdaoliang1/article/details/128577291)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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yolov8n网络模型

YOLOv8是一种用于目标检测的神经网络模型。根据引用，YOLOv8代码库旨在成为社区使用和迭代模型的地方。根据引用，该项目主要基于TensorRT模型部署套件，在C#平台部署了Yolov8系列的对象检测、图像分割、姿态识别和图像分类模型，实现了C#平台推理加速Yolov8模型。根据引用，基于WinForm平台搭建了推理测试平台测试Yolov8 Classification模型。综上所述，YOLOv8是一个通用的目标检测模型，在该项目中通过TensorRT模型部署套件在C#平台进行了部署和推理加速。