yolov8输入端解读

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8的输入端解读主要包括以下几个方面：

1. 图像预处理：在输入图像被送入YOLOv8之前，通常需要进行一些预处理操作。这包括将图像调整为模型所需的大小、归一化图像像素值、以及可能的数据增强操作，如随机裁剪、旋转等。

2. 特征提取：YOLOv8使用Darknet作为其基础网络架构，通过多个卷积层和池化层来提取图像的特征。这些层逐渐减小特征图的尺寸，并增加通道数，以便更好地捕捉不同尺度的目标信息。

3. 特征融合：YOLOv8采用了FPN（Feature Pyramid Network）结构，通过在不同层级的特征图上进行特征融合，以提高对不同尺度目标的检测能力。这种特征融合可以帮助模型更好地理解图像中的目标信息。

4. 目标检测：在特征融合后，YOLOv8将特征图送入检测头部，通过卷积和全连接层来预测目标的类别和位置。检测头部通常包括多个输出层，每个输出层负责预测不同尺度的目标。

5. 后处理：在模型输出预测结果后，需要进行后处理操作来得到最终的目标检测结果。这包括对预测框进行解码、应用非极大值抑制（NMS）来去除冗余的框，并根据阈值筛选出置信度高的目标框。