yolov8-p2.yaml模型结构图

YOLOv8-P2.yaml配置文件描述的是YOLOv8（You Only Look Once Version 8）的一个特定版本，其中P2表示采用了Darknet53作为基础网络，即Feature Pyramid Network（FPN）层次结构中的第二层，通常用于处理中等尺度的目标检测。这个模型的结构包括以下几个关键部分：

1. **输入层**：接受固定尺寸的输入图像，比如常见的416x416或608x608像素。

2. **Darknet53 backbone**：这是基础的卷积神经网络，它由一系列卷积层构成，包括残差块，负责提取丰富的特征。

3. **FPN（Feature Pyramid Networks）**：在Darknet53之后，使用FPN将不同分辨率的特征图融合起来，提供对目标的多尺度检测能力。

4. **SPP（Spatial Pyramid Pooling）层**：用于捕获不同尺度的空间信息，进一步增强特征的鲁棒性。

5. **检测头（Detection Heads）**：包括Anchor Boxes生成、特征映射到Anchor Box位置和大小预测以及置信度判断的部分。对于P2配置，这部分通常有两层，对应低级和中级特征图的处理。

6. **输出层**：最后输出类别概率和边界框坐标，通过非极大抑制（NMS）进行后处理，筛选出最终的检测结果。