yolov8s框架解析

YOLOv8s框架是一种基于YOLOv3的目标检测算法，它采用了一系列的改进来提高检测的精度和速度。下面是YOLOv8s框架的一些解析要点：

1. Backbone网络：YOLOv8s使用Darknet53作为其主干网络(backbone)，它是一个53层的卷积神经网络。Darknet53能够提取图像的高级特征，有助于提高检测性能。

2. 特征金字塔(FPN)：YOLOv8s引入了特征金字塔网络(FPN)，以便在不同尺度上检测不同大小的目标。FPN通过在网络中引入多个特征层，将底层特征与高层特征相结合，从而实现了多尺度的目标检测。

3. Neck部分：YOLOv8s使用了PANet作为其neck部分，PANet能够有效地提取多尺度特征并融合它们，提高了目标检测的精度。

4. Head部分：YOLOv8s的头部网络由多个卷积层和全连接层组成，用于生成目标检测的边界框和类别概率。与YOLOv3相比，YOLOv8s还引入了SE模块和SAM模块来增强特征表示能力。

5. 训练策略：YOLOv8s使用了一种称为"CutMix"的数据增强方法，它将多个图像进行混合，以产生更多的训练样本。此外，YOLOv8s还使用了学习率预热、余弦退火等策略来优化模型的训练过程。