yolov8 源码解读 (part1: backbone, head)

最新推荐文章于 2025-10-09 11:56:04 发布
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分类专栏： 源码解读2 文章标签： YOLO 深度学习 pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/level_code/article/details/131327610
本文深入解析Yolov8的源码，重点关注模型的backbone和head部分。通过详细解读网络结构图，阐述了包括C2f层、Bottleneck结构以及SPPF模块的功能和实现细节。代码中使用了SiLU激活函数，并通过不同的模块组合，逐步调整特征图的尺寸和通道数，形成复杂的特征提取网络。

yolov8 除了目标检测之外，还有实例分割功能，
这里解读检测和分割代码。

先上一张结构图，这个图里没有分割模块，后面会在代码里说明分割模块。
本篇解读红色框内的部分。
可以看到每个模块右边都有一个数字：0，1，…
这个数字是模块的顺序编号，按0,1,…,21的顺序进行，而且Concat模块会指定cat哪几个序号的层，
如果搞不清Concat中指定的序号到底是哪一层，就根据这个编号找。

C2f 层具体是什么结构参考这里
在这里插入图片描述

现在开始读入图像，图像size按图中的(640, 640, 3).
预处理没啥特别的，仅是 / 255.

进入yolov8/ultralytics/nn/autobackend.py.

class AutoBackend(nn.
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