yolo8网络结构图

YOLO (You Only Look Once) 系列是一种实时物体检测算法，其中 YOLOv8 是最新的版本。它的网络结构主要包括以下几个关键部分：

1. **输入处理**：YOLOv8 接受图像作为输入，并将其分为固定大小的网格区域。

2. **卷积层**：网络开始于一系列的卷积层，用于特征提取。这通常包括深度可分离卷积、残差块或宽度可变模块（如 CSPNet），以增强模型的表示能力。

3. **下采样层**：通过最大池化或步长更大的卷积降低空间分辨率，同时保持通道数不变或减少。

4. **SPP (Spatial Pyramid Pooling)** 或 **FPN (Feature Pyramid Network)**：用于捕获不同尺度的空间信息，帮助检测不同尺寸的目标。

5. **全连接层**：经过前面的卷积层后，输出被扁平化并连接到几个全连接层，将每个网格区域映射到一组预测结果，包括类别概率和边界框坐标。

6. **输出层**：最后，网络通过检测头生成最终的检测结果，每个网格区可以预测多个候选目标，包括类别、置信度以及边界框信息。

每个版本的YOLO都可能会有一些微调，比如添加更多的注意力机制或改进预测头的设计。YOLov8相对于之前的版本增加了更多的训练数据和更复杂的网络架构，以提高检测性能。