YOLOv8网络结构图
2025-04-23 08:26:41 4 举报
YOLOv8,作为最新一代的实时对象检测系统,通过其创新的网络结构显著提升了检测准确性和速度。在图形描述文件中(假设为PDF格式,但实际细节取决于Yolo v8的具体图表内容),Yolo v8网络展现出一个高度优化的设计,核心内容包括其独到的特征提取层、新颖的下采样技术和改良的锚点策略。这些改变不仅加强了模型对复杂场景的识别能力,而且在保持高效率的同时减少了计算资源的占用。
作者其他创作
大纲/内容
Convk=1,s=1,p=0
maxPool2d
Convk=3,s=2,p=1
Concat
Convk=3,s=1,p=1
…… n
C2fshortcut=False,n=3xd
Bbox.Loss
Split
C2fshortcut=True,n=6xd
Conv2dk=1,s=1,p=0c=4xreg_max
Bottleneckshoutcut=?
shortcut=True
Conv2dk=1,s=1,p=0c=nc
Detect
C2fshortcut=True,n=3xd
Upsample
Conv2dk,s,p,c
shortcut=False
Cls.Loss
SPPF
SiLU
batchNorm2d
Input(640x640x3)
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