【YOLOv8全方位学习手册】 第九章：深入 YOLOv8 架构 (代码级深度剖析)

目录

引言

9.1 骨干网络 (Backbone): CSPDarknet 的代码级透视

1. 代码：检查骨干网络结构

9.2 颈部 (Neck): PANet 特征融合的代码追踪

1. ASCII图：PANet数据流

2. 代码：追踪PANet中的张量融合

9.3 头部 (Head): Decoupled-Head 的代码实现

1. 代码：解剖Detect模块

9.4 损失函数：TaskAlignedAssigner 的伪代码实现

1. 伪代码：TaskAlignedAssigner核心逻辑

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引言

我们已经从应用层面完全掌握了YOLOv8。现在，我们将戴上“显微镜”，深入其架构的每一个细胞，理解其高性能背后的代码级实现。本章将不再停留在概念框图，而是通过编写Python代码，动态地检查一个加载到内存中的YOLOv8模型，打印其结构、参数，并追踪数据张量在其中穿梭的路径。

我们将揭示CSPDarknet如何通过C2f模块高效构建特征，PANet如何通过Concat和Upsample层编织特征金字塔，Decoupled-Head如何将任务分离到不同的卷积分支，以及TaskAlignedAssigner的核心算法逻辑。准备好，这不仅是一次理论学习，更是一次代码级的架构探索之旅。