yolov8网络结构 源码分析

Yolov8 是一个目标检测算法，它是基于 YOLO (You Only Look Once) 系列算法的最新版本之一。Yolov8 的网络结构可以分为两个主要部分：主干网络和检测头。

1. 主干网络：Yolov8 使用了一个 Darknet-53 的主干网络，它是一个由卷积层和残差块组成的深层网络。Darknet-53 主干网络具有 53 个卷积层，这些层被用于提取图像的特征。这些特征在后续的检测任务中起到重要作用。

2. 检测头：Yolov8 使用了三个不同尺度的检测头，分别用于检测不同大小的目标。每个检测头由一系列卷积层和全连接层组成。每个检测头负责预测一组不同尺寸的边界框，并给出与每个边界框关联的类别概率。

Yolov8 的源代码可以在 Darknet 网站上找到，你可以查看它的实现细节和详细代码。注意，这里提到的是 Yolov8 的基本结构，实际实现中可能会有一些变化和优化。希望这些信息能对你进行 Yolov8 的源码分析提供一些帮助。