【yolov8结构介绍】YOLOv8 是由 Ultralytics 公司推出的新一代目标检测模型，作为 YOLO 系列的最新版本，它在性能、准确性和灵活性方面都有显著提升。YOLOv8 在保持轻量级和高效推理的同时，进一步优化了模型结构，使其在多种任务中表现优异。
一、总体结构概述
YOLOv8 模型主要分为三个部分：骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck） 和 头部网络（Head）。这些模块协同工作，实现从输入图像到目标检测结果的完整流程。
| 模块 | 功能 | 特点 |
| 骨干网络 | 提取图像特征 | 使用 C2f 模块，增强特征表达能力 |
| 颈部网络 | 融合多尺度特征 | 引入 PANet 结构，提升检测精度 |
| 头部网络 | 输出检测结果 | 使用 Decoupled Head，提高预测效率 |
二、骨干网络（Backbone）
YOLOv8 的骨干网络基于 C2f 模块，这是对 C3 模块的改进版本，具有更高的计算效率和更强的特征提取能力。C2f 模块通过引入更灵活的通道分割方式，提升了模型的表达能力。
- C2f 模块：结合了卷积、残差连接和通道分裂机制，使模型在保持轻量化的同时获得更好的特征学习能力。
- 多尺度特征提取：通过不同层级的卷积操作，提取不同尺度的图像特征，为后续的检测提供丰富的信息。
三、颈部网络（Neck）
YOLOv8 的颈部网络采用了 PANet（Path Aggregation Network） 结构，用于融合不同层次的特征图，提升模型对小目标和大目标的检测能力。
- FPN（Feature Pyramid Network）：用于上采样和下采样，构建多尺度特征图。
- PANet：在 FPN 基础上增加自底向上的路径，加强低层特征与高层特征的融合，提升检测精度。
四、头部网络（Head）
YOLOv8 的头部网络采用 Decoupled Head 设计，将分类和定位任务分开处理，提高模型的稳定性和准确性。
- 分类头：负责判断目标类别。
- 定位头：负责预测目标边界框坐标。
- 动态标签分配：在训练过程中动态调整正负样本，提升模型泛化能力。
五、模型变体
YOLOv8 提供了多个不同规模的模型变体，以适应不同的应用场景：
| 模型 | 参数量 | 推理速度（FPS） | 适用场景 |
| YOLOv8n | 约 3.2M | 高 | 移动端、嵌入式设备 |
| YOLOv8s | 约 11.1M | 较高 | 实时检测系统 |
| YOLOv8m | 约 26.2M | 中等 | 中等精度需求 |
| YOLOv8l | 约 43.7M | 中等 | 高精度需求 |
| YOLOv8x | 约 68.2M | 较低 | 高精度、复杂任务 |
六、总结
YOLOv8 在继承 YOLO 系列高效、轻量的基础上，进一步优化了模型结构，提升了检测精度和适用性。其模块化设计使得用户可以根据实际需求选择合适的模型版本，广泛应用于工业检测、自动驾驶、视频监控等多个领域。
通过合理的架构设计和高效的算法实现，YOLOv8 成为了当前目标检测任务中的一个强大工具。