Yolov8源码分析

1、目录介绍

主要目录ultralitics（重点）

1、assets目录

这个文件保存了YOLO历史上可以说是最经典的两张图片，供大家测试程序来使用的。

2、cfg

这个文件下面保存了我们的模型配置文件，cfg目录是项目配置的集中地，其中包括：

datasets文件夹：包含数据集的配置文件，如数据路径、类别信息等（就是我们训练YOLO模型的时候需要的数据集，这里面就保存了部分数据yaml文件，如果训练的时候没有指定数据集就会自动下载其中的数据集文件，但是很容易失败）

models文件夹：

存放模型配置文件，定义了模型结构和训练参数等，这个是我们改进或者基础版本的一个yaml文件配置的地方。

models下面的每个yaml文件代表了不同的yolov8模型配置，具体包括：

data

data/scripts文件，包含了一系列脚本和python文件

-download_weights.sh:用于下载预训练权重的脚本

-get_coco.sh,get_coco128.sh,get_imagenet.sh用于下载coco数据集

engine

该文件夹下面包含与模型训练、评估和推理有关的核心代码

hub

hub文件夹通常用于处理与平台或者服务集成相关的操作，包括：

auth.py 处理认证流程，如API密钥验证或者OAuth流程

session.py管理会话，包括创建和维护持久会话

utils.py包含一些通用工具函数，可能用于支持认证和会话管理功能

models

这个文件夹下面的所有文件，就是定义我们模型中的一些组成构建，之后我们进行改进和优化，增加其他结构的时候都要在对应的文件夹下面改动。

modules文件夹：

init_.py表明此目录是python包

block.py包含了定义神经网络中的基础块，如残差块或者瓶颈块

conv.py卷积层相关的实现

head.py定义网络中的头部，用于预测

transformer.py包含了Transformer模型相关的实现

utils.py提供了cnn时可能用到的辅助函数

autobackend.py用于自动优化的计算后端

tasks.py定义了使用了神经网络完成的不同任务的流程，例如分类、检测或者分割。

solutions

trackers

utils

Yolov8的模型

n 表示最小，最快，参数最少的模型，同样也是准确度最低的模型
s 型号小，速度和精度平衡好
m 中等模型，比推理速度适中的小模型精度更高
l 大模型，准确率高，但速度慢
x 超大模型，资源密集型应用的最佳精度

Yolov8的网络模型

Yolov8的网络结构主要有以下三部分组成：

backbone：主要用于特征提取，采取一系列的卷积和反卷积层。该部分采用c2f模块作为基本构成单元，该模块具有更少的参数量和更优秀的特征提取能力。具体来说，c2f模块通过更有效的结构设计，较少冗余参数，提高计算效率。此外，Backbone部分还包括一些常见的改进技术，如深度可分离卷积（Depthwise Sperable Convolution）和膨胀卷积（Dilated Convolution），以进一步增强特征提取的能力。

c2f模块功能介绍，你可以把它想象为一个超级过滤器，他能够从图像中提取一些有用的信息，帮助模型更准确找到和识别出图像中的目标。工作原理图：

nc：类别

scales:模型的大小

backbone：主干网络，用于图像的特征提取

neck：进行特征融合

# [from, repeats, module, args]from:
-n:代表从前n层获得的输入（-1表示前一层）
repeats:
表示网络模块的数量
module
表示网络模块的名称
args:
表示向模块传递的参数
【ch_out,kernel,stride,padding,groups】