yolov8是PAN结构还是FPN结构

YOLOv8并不是基于PAN (Pyramid Attention Network) 或 FPN (Feature Pyramid Network) 的直接结构。YOLO系列（如YOLOv3、YOLOv4等）原本是基于单阶段检测器的设计，它们主要通过单张图片预测出物体的位置和类别，而不是像PANet那样先生成候选框再进行细化。

然而，在YOLOv8版本中，虽然核心仍然是单框检测，但它确实借鉴了一些改进，例如利用了Faster R-CNN的中心点锚点策略，这可以在一定程度上模拟FPN的思想，即在不同尺度的特征图上提取物体的各种大小的可能性。此外，YOLOv8也考虑到了一些特征融合的技巧，如跳跃连接（skip connections），以集成来自不同层的信息。

总之，YOLOv8并非严格的PAN结构，而是结合了FPN的一些元素来提高检测性能，尤其是对于小物体检测的优化。