一文弄懂 YOLOv8网络结构解读、yolov8.yaml配置文件详细解读与说明、模型训练参数详细解析通俗易懂！入门必看系列！

最新推荐文章于 2025-10-07 23:27:59 发布

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看这一篇就够了。本文内含YOLOv8网络结构图 + yaml配置文件详细解读与说明 + 训练教程 + 训练参数设置+参数解析说明等一些有关YOLOv8的内容！

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一、YOLOv8简介

二、yolov8.yaml配置文件进行详细讲解

一、YOLOv8简介

本文详细介绍YOLOv8的网络结构，YOLOv8网络主要包含Backbone、Neck和Head 3个部分。

Backbone采用C2f模块，通过Bottleneck Block和SPPF模块提升特征提取能力。
Neck颈部网络位于主干网络和头部网络之间，它的作用是进行特征融合和增强。
Head头部网络是目标检测模型的决策部分，负责产生最终的检测结果。

YOLOv8整体网络结构图

YOLOv8的网络结构主要由以下三个大部分组成

Backbone

Backbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。该部分采用了C2f模块作为基本构成单元，与YOLOv5的C3模块相比，C2f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，减少了冗余参数，提高了计算效率。此外，Backbone部分还包括一些常见的改进技术，如缝合一些卷积模块，注意力模块，替换主干网络等改进，以进一步增强特征提取的能力。后续会更新大量相关部分改进点。

Neck

Neck颈部网络位于主干网络和头部网络之间，它的作用是进行特征融合和增强。后续会更新大量相关部分改进点。

Head

Head头部网络是目标检测模型的决策部分，负责产生最终的检测结果。后续会更新大量相关部分改进点。

二、`yolov8.yaml`配置文件进行详细讲解

配置文件主要分为三个部分:**参数部分【Parameters】，主干部分【backone】，头部部分【head】。**下面分别对这几个部分进行详细说明。

关于YOLOv8网络的配置文件yolov8.yaml的详细内容如下：

# Ultralytics YOLO ??, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 80  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPs
  s: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPs
  m: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
  x: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs

# YOLOv8.0n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9

# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 12

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 15 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 12