yolo v8结构
时间: 2025-05-14 11:04:12 浏览: 29
### YOLOv8 模型结构详解
YOLOv8 是一种基于目标检测框架的改进版本,继承了前代模型的优点,并进一步优化了性能和效率。以下是其主要组成部分及其功能:
#### 输入层
YOLOv8 的输入通常是一个固定大小的图像张量。为了适应不同分辨率的需求,该网络支持动态调整输入尺寸[^1]。
#### 主干网络 (Backbone)
主干网络负责提取特征图中的空间信息以及语义信息。在 YOLOv8 中,采用了类似于 ELAN(Efficient Layer Aggregation Network)的设计理念,通过多分支并行处理来增强梯度流动多样性,从而提升模型精度与推理速度之间的平衡[^2]。
具体来说,在 Block 2 配置项 `[-1, 3, C2f, [128, True]]` 中提到的 **C2f 模块** 就是这种设计的核心之一。它表示第二阶段使用的卷积融合模块具有以下特点:
- `-1`: 表示重复次数为默认值;
- `3`: 卷积层数目设定为三层;
- `[128, True]`: 输出通道数设为 128 并启用批标准化操作。
此部分能够有效捕捉低级到高级的不同层次特征。
#### 颈部结构 (Neck)
颈部连接骨干网路与头部预测组件之间起到过渡作用。对于 YOLOv8 而言,FPN+PAN 结构被广泛应用于跨尺度特征聚合上。即先利用 FPN 自顶向下路径增加浅层细节保留能力;再借助 PAN 自底向上方式加强深层全局理解力,最终形成双向强化机制以提高整体表现效果。
#### 头部结构 (Head)
最后一步便是构建用于分类及边框回归的任务导向头。一般会采用锚点无关方法直接生成候选区域坐标位置概率分布向量作为输出结果形式呈现出来给后续非极大抑制算法筛选最优解方案使用。
```python
import torch.nn as nn
class YOLOv8(nn.Module):
def __init__(self):
super(YOLOv8, self).__init__()
# Backbone layers...
def forward(self, x):
pass # Define the complete architecture here.
```
阅读全文
相关推荐


















