yolov8-p2结构图

YOLOv4是一种目标检测算法，而YOLOv4-p2是基于YOLOv4的改进版本。YOLOv4-p2结构图如下：

1. 输入层：接受输入图像的层。

2. 卷积层：使用不同大小的卷积核对输入图像进行卷积操作，提取特征信息。

3. Darknet53层：由多个残差块组成的主干网络，用于提取图像的高级特征。

4. PANet层：特征金字塔网络，用于融合不同尺度的特征图，提高目标检测的准确性。

5. YOLOv4层：包含多个YOLO模块的输出层，每个YOLO模块负责检测不同尺度的目标。

6. YOLO模块：由卷积层、上采样层和检测层组成，用于预测目标的类别和位置。

7. 检测层：输出目标的类别、置信度和边界框信息。

8. NMS层：非极大值抑制层，用于去除重叠的边界框，得到最终的检测结果。