基本架构
YOLOv8继承和发展了先前版本的设计理念，采用 三部分结构 ：主干网络(Backbone)、特征融合网络(Neck)和检测头(Head)。这种模块化设计使模型能够灵活应对不同规模的任务需求:
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Backbone部分使用 C2f模块 替代了YOLOv5中的C3模块，实现了进一步的轻量化。
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Neck部分采用 PA-FPN(路径聚合网络-特征金字塔网络) 思想，去除上采样阶段的卷积操作，并用C2f模块替代原来的C3模块。
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Head部分采用 Decoupled-Head 设计，将分类和检测功能分离，提高了训练和推理效率。
这种结构不仅保持了YOLOv5的优点，还在多个方面进行了精细化调整和优化，显著提升了模型在不同场景下的性能表现。
性能特点
YOLOv8在性能方面展现出卓越的表现，尤其在速度和精度之间取得了出色的平衡。该模型通过创新性的自适应特征融合注意机制，在保持高精度的同时大幅提升了运行效率。具体而言，YOLOv8在COCO数据集上的mAP达到47.1%，同时FPS高达100帧以上，这一成果充分体现了模型在实际应用中的强大潜力。
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