yolov8重构主干

关于yolov8重构主干，我不是很清楚你的问题是什么。不过，如果你是想了解yolov5的话，我可以给你一些信息。

yolov5是一种目标检测算法，它是yolov4的改进版。yolov5采用了新的骨干网络CSPNet，使得模型更加轻量化和高效。此外，yolov5还引入了一些新的技术，如PANet和SAM等，进一步提升了模型的性能。

相关问题

yolov5重构NECK

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，YOLOv5在重构NECK（网络结构中的一部分）方面进行了一些改动。最新版本的v6.x网络结构更加精简，主要更新包括：
1. 将Focus层替换为Conv(k=6, s=2, p=2)，这样可以更容易地导出到其他框架。
2. 使用SPPF（Spatial Pyramid Pooling - Fast）代替SPP（Spatial Pyramid Pooling），并将SPPF放在主干网络的最后一层，以减少计算量。
3. 将主干网络中的C3层的重复次数从9次减少到6次，以减少计算量。
4. 引入了一个shortcut连接到主干网络的最后一个C3层，以增加网络的表达能力。

关于YOLOv5的更多信息和源代码可以在Ultralytics公司的GitHub地址上找到\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【YOLOv5-6.x】网络模型&源码解析](https://blog.csdn.net/weixin_43799388/article/details/123271962)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

yolov8配置文件解读

YOLOv8的配置文件在没有考虑Head的情况下与YOLOv5的配置文件相比改动较小。如果你对模型结构图风格感兴趣，可以查看MMYOLO中对应算法README中的模型结构图，MMYOLO已经支持了YOLOv5、YOLOv6、YOLOX、RTMDet和YOLOv8，其中重构的YOLOv8模型对应结构图如下所示。关于YOLOv8算法的详细分析和总结，包括整体设计、模型结构、Loss计算、训练数据增强、训练策略和推理过程都在本文中进行了详细说明，并提供了大量的示意图供读者理解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8 深度详解！一文看懂，快速上手](https://blog.csdn.net/qq_39967751/article/details/128665294)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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