YOLOv8模型结构解析：网络层次和特征提取原理

# 1. YOLOv8 模型概述

YOLOv8 是由旷视科技研究院开发的实时目标检测模型，于 2022 年 4 月发布。它在 COCO 数据集上实现了 61.7% 的 mAP，超越了当时所有主流目标检测模型，成为当时最先进的实时目标检测模型。

YOLOv8 采用了一种新的网络结构，称为 CSPDarknet53，它比以前的 CSPDarknet53 更轻量化、更有效率。此外，YOLOv8 还引入了新的颈部网络和检测头，进一步提高了模型的性能。

# 2. YOLOv8网络层次结构

YOLOv8网络采用典型的编码器-解码器结构，由主干网络、颈部网络和检测头三个部分组成。

### 2.1 主干网络

主干网络负责从输入图像中提取特征。YOLOv8提供了两种主干网络选项：CSPDarknet53和CSPDarknetX。

#### 2.1.1 CSPDarknet53

CSPDarknet53是YOLOv8默认的主干网络，它基于Darknet53网络构建。CSPDarknet53采用跨阶段部分连接（CSP）结构，该结构将网络分为多个阶段，每个阶段包含多个卷积层。在每个阶段中，一部分特征直接传递到下一个阶段，而另一部分特征则通过残差连接传递。这种结构可以提高网络的特征提取能力，同时降低计算成本。

#### 2.1.2 CSPDarknetX

CSPDarknetX是CSPDarknet53的扩展版本，它增加了更多的卷积层和CSP模块。CSPDarknetX具有更强的特征提取能力，但计算成本也更高。

### 2.2 颈部网络

颈部网络负责将主干网络提取的特征融合成适合检测任务的特征图。YOLOv8提供了两种颈部网络选项：Spatial Pyramid Pooling（SPP）和Path Aggregation Network（PAN）。

#### 2.2.1 Spatial Pyramid Pooling

SPP是一种经典的特征融合方法，它将输入特征图划分为多个网格，并对每个网格进行最大池化操作。SPP可以提取不同尺度的特征，从而提高检测任务的鲁棒性。

#### 2.2.2 Path Aggregation Network

PAN是一种更先进的特征融合方法，它将不同阶段的主干网络特征图进行融合。PAN采用自顶向下和自底向上的路径，将不同尺度的特征图进行融合，从而获得更丰富的特征表示。

### 2.3 检测头

检测头负责将融合后的特征图转换为检测结果。YOLOv8提供了两种检测头选项：YOLOv3检测头和YOLOv4检测头。

#### 2.3.1 YOLOv3检测头

YOLOv3检测头采用了一个3x3卷积层和一个全连接层。3x3卷积层负责提取特征，全连接层负责预测边界框和类别概率。

#### 2.3.2 YOLOv4检测头

YOLOv4检测头在YOLOv3检测头的基础上增加了两个创新：

- **SPP模块：**SPP模块将不同尺度的特征图进行融合，从而提高检测任务的鲁棒性。
- **Mish激活函数：**Mish激活函数是一种平滑的非线性激活函数，它可以提高网络的收敛速度和准确率。

# 3.1 卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别适合处理具有网格状结构的数据，例如图像和视频。CNN通过卷积操作和池化操作从输入数据中提