yolov8模型包含

YOLOv8是一种目标检测模型，它是YOLO（You Only Look Once）系列模型的最新版本。YOLOv8模型包含以下几个主要组件：

1. Backbone网络：YOLOv8使用Darknet作为其主干网络，它由多个卷积层和池化层组成，用于提取图像特征。

2. Neck网络：YOLOv8还包含一个称为Neck的中间层网络，用于进一步提取和融合不同尺度的特征。这有助于模型更好地检测不同大小的目标。

3. Head网络：YOLOv8的头部网络负责预测目标的位置和类别。它由一系列卷积层和全连接层组成，最后输出目标的边界框坐标和类别概率。

4. Anchor Boxes：YOLOv8使用锚框（Anchor Boxes）来预测目标的位置。锚框是一组预定义的边界框，用于表示不同尺度和长宽比的目标。

5. Loss函数：YOLOv8使用一种称为YOLO Loss的损失函数来训练模型。该损失函数综合考虑了目标位置的定位误差和类别预测的准确性。

6. 非极大值抑制（NMS）：在输出的边界框中，YOLOv8使用非极大值抑制来去除重叠的边界框，以得到最终的检测结果。