一文弄懂yolov8网络结构解读yolo

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一种实时目标检测算法，它基于其前身YOLO（You Only Look Once）系列的发展。YOLO的核心思想是在一张图片上一次性预测所有物体的位置和类别，这使得它的速度非常快，适合于实时场景。

YOLOv8网络结构主要包括以下几个关键部分：

1. **特征提取层**：通常从预训练的卷积神经网络（如Darknet53或EfficientNet等）开始，作为基础模型，提取图像的高层次特征。

2. **SPP层（空间金字塔池化）**：允许捕捉到不同尺度的目标，通过对特征图的不同大小区域进行池化处理。

3. **Anchor boxes**：YOLO使用一组预定义的锚框，它们有不同的尺寸和比例，用于匹配不同大小的目标。

4. **输出层**：包含三个部分：中心点坐标、尺度缩放因子以及每个位置对应类别的置信度。对于每一个锚框，都会独立地进行预测。

5. **损失函数**：通常是交叉熵损失和回归损失的组合，用于调整网络预测结果与真实标签之间的差异。

6. **非极大值抑制（NMS）**：在预测阶段，为了消除重复的目标，会应用NMS算法去除高度相似的候选框。

理解YOLOv8的关键在于理解其如何将图像输入转换成类别和位置的联合概率分布，并通过优化损失函数进行训练，使其在测试时能准确识别出图像中的目标。