yolov8结构图和配置文件对应

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本。YOLOv8的结构图和配置文件对应如下：

1. 结构图：
YOLOv8的结构图主要由以下几个部分组成：
- 输入层：接收输入图像
- Backbone网络：通常使用Darknet作为主干网络，用于提取图像特征
- Neck网络：用于进一步提取特征并进行特征融合
- Head网络：用于预测目标的位置和类别
- 输出层：输出检测结果

2. 配置文件：
YOLOv8的配置文件主要包含以下几个部分：
- 数据集配置：指定训练和测试所使用的数据集路径、类别数量等信息
- 模型配置：指定模型结构、超参数等信息
- 训练配置：指定训练时的优化器、学习率、批大小等参数
- 测试配置：指定测试时的阈值、NMS（非极大值抑制）参数等