yolov8神经网络图
时间: 2025-01-15 19:56:31 浏览: 61
### YOLOv8 神经网络架构图可视化
YOLOv8继承并改进了YOLOv5的网络结构,在多个方面进行了优化,提升了模型在不同应用场景中的表现[^1]。为了更好地理解YOLOv8的架构设计,下面提供了一个简化版的YOLOv8神经网络架构图。
#### 架构概述
YOLOv8主要由以下几个部分组成:
- 输入层:接收图像数据作为输入。
- 主干网络(Backbone):用于提取特征,通常采用CSPDarknet等高效结构。
- 颈部网络(Neck):通过FPN和PANet增强多尺度特征融合能力。
- 输出头(Head):负责最终的目标检测预测输出。
```mermaid
graph TB;
A[Input Image] --> B[CSPDarknet Backbone];
B --> C(FPN Neck);
C --> D(PANet Neck);
D --> E{Detection Head};
E --> F(Bounding Boxes & Class Scores);
style A fill:#f96,stroke:#333,stroke-width:4px;
style B fill:#bbf,stroke:#777,stroke-width:2px;
style C fill:#bfb,stroke:#000,stroke-width:2px;
style D fill:#bbb,stroke:#ccc,stroke-width:2px;
style E fill:#ff7,stroke:#aaa,stroke-width:2px;
style F fill:#faa,stroke:#ddd,stroke-width:2px;
```
此架构图展示了YOLOv8的主要组成部分及其连接方式。值得注意的是,对于特定任务如分割任务,可以引入新的组件如KANConv来替换原有模块以进一步提升性能[^2]。
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