YoloV8网络结构
2024-03-03 14:35:47 30 举报
YoloV8是一种基于深度学习的目标检测算法,它采用了多尺度特征融合和金字塔网络结构。该算法将输入图像分成S*S个网格,每个网格负责预测中心点、宽高和类别概率等三个信息。同时,YoloV8还引入了Focus结构来提高目标检测的精度和速度。在训练过程中,YoloV8使用了数据增强技术来增加数据集的多样性,从而提高模型的泛化能力。此外,YoloV8还支持多种硬件加速器,如GPU、CPU和TPU等,以满足不同场景下的需求。总之,YoloV8是一种高效、准确、灵活的目标检测算法,广泛应用于自动驾驶、安防监控等领域。
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大纲/内容
Conv
MaxPool2d
Split
Cls.Loss
Upsample
n
Detect
Concat
头部
SiLu
Bottelneckadd=T/F
SPPF
骨干
640 * 640 * 3
C2f
......
Conv2d
BatchNorm2d
Bottelneckadd=T
Bottelneckadd=F
Box.Loss
颈部
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