yolov8网络结构详解（逐行解析）

原创 已于 2023-08-16 15:58:02 修改 · 3.7w 阅读 · 514 ·
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#YOLO #深度学习 #计算机视觉

于 2023-08-15 18:27:07 首次发布
本文详细分析了yolov5和yolov8的Backbone和Head结构，包括CSP、C2f、SPP、SPPF等关键模块，以及解耦和耦合头的设计，同时解读了yolov8s.yaml文件中关键参数。

一. Backbone

1. C2f结构

CSP结构

yolov5使用的CSP结构分为两种，在backbone中为CSP1_X，其中的X个组件中存在残差结构，如下图：

在Neck中为CSP2_X，其中的2*X个CBL模块没有残差结构；

C2f结构

yolov8使用的C2f结构同样分为两种，与yolov5类似，在backbone中为C2f1，其中的X个组件中存在残差结构，如下图：

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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！
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YOLOV8入门必看系列！弄懂YOLOv8模型，看这一篇文章就够了，通俗易懂！ | 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 与说明。
万字详解YOLOv8网络结构Backbone/neck/head以及Conv、Bottleneck、C2f、SPPF、Detect等模块
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-26 11万+
YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型，推升了速度、准确性和用户友好性的界限。YOLO这一缩写代表“你只看一次”（You Only Look Once），通过在一次网络传递中同时预测所有边界框，提升了算法的效率和实时处理能力。相比之下，其他一些目标检测技术需要经过多个阶段或过程来完成检测。YOLOv8在流行的YOLOv5架构上进行了扩展，在多个方面提供了改进。
YOLO v8目标检测（一）—网络模型与构建
xiaoxu的博客
07-27 6759
在backbone主干网络中主要包括了YOLOv8 继续采用 CSP （Cross Stage Partial networks）的设计理念，可以提高梯度流动并减少参数数量。YOLOv5中的C3模块在YOLOv8中被C2f模块所替代，这个变化是为了进一步的轻量化。C2f 模块融合了ELAN的设计思想head部分主要包括了（PAN+FPN）YOLOv8 保留了PAN 的思想，这是一种特征融合策略，用于结合不同层次的特征以改善性能。检测头的部分：使用了解耦头的思想。
【自用】YOLOv8网络结构详解
最新发布
qq_45432533的博客
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前言知识可以看我的上一篇笔记，先理解一下卷积和池化的含义。
YOLOv8 : 网络结构
tecsai的博客
08-15 1万+
YOLOv8的Backbone同样参考了CSPDarkNet-53网络，我们可以称之为CSPDarkNet结构吧，与YOLOv5不同的是，YOLOv8使用C2f(CSPLayer_2Conv)代替了C3模块(如果你比较熟悉YOLOv5的网络结构，那YOLOv8的网络结构理解起来就easy了)。
yolov8中的C2f层
蓝羽飞鸟的博客
06-12 1万+
C2f in yolov8
YOLOv8中的C2f模块代码详解
zzzyyy8的博客
09-01 3万+
在YOLOv8网络结构中，C2f模块（CSP Bottleneck with 2 Convolutions）是一个关键组件，用于实现跨阶段部分聚合
yolov8模型结构
Priplex的博客
08-17 1万+
正常的yolov8对象检测模型输出层是P3、P4、P5三个输出层，为了提升对小目标的检测能力，新版本的yolov8 已经包含了P2层（P2层做的卷积次数少，特征图的尺寸（分辨率）较大，更加利于小目标识别），有四个输出层。在常用的目标检测算法中，不同的图片长宽都不相同，因此常用的方式是将原始图片统一缩放到一个标准尺寸，再送入检测网络中。新增加的这个P6，是为了引入更多的参数量，多卷积了一层，是给xlarge那个参数量准备的，属于专门适用于高分辨图片（图片尺寸很大，有大量可挖掘的信息）的版本。
YOLOv8完整网络结构详细介绍
yxk666的博客
11-22 2万+
YOLOv8整体网络结构和以往的YOLOv4,v5等版本大致相同，由特征提取骨干Backbone、特征融合Neck以及回归分类Head组成。和以往对比不同点是三个结构的细节模块，其特有的模块来体现出优越性。
YOLOv11 网络结构代码逐行解析(二) | yolov11中的Mosaic增强详解
weixin_39818775的博客
08-20 1016
YOLOv11中的Mosaic数据增强通过创新的动态拼接策略和局部增强技术，显著提升了模型在各种复杂场景下的检测性能。本文详细解析了其实现原理和优化方法，并提供了针对不同应用场景的定制方案。实验表明，改进后的Mosaic增强能使小目标检测精度提升10%以上，同时保持良好的训练效率。未来我们将继续探索基于语义理解的智能增强策略，进一步提升算法在特殊场景下的适应性。
YOLOv11改进 | 网络结构代码逐行解析(一) | 项目目录构造分析
Snu77的博客
10-15 1万+
Hello，大家好这次给大家带来的不是改进，是整个YOLOv11项目的分析整个系列大概会更新5-7篇左右的文章从项目的目录到每一个功能代码的都会进行详细的讲解，下面开始进行YOLOv11逐行解析的第一篇——项目目录构造分析开头之前顺便给大家推荐一下我的专栏，本专栏更新上百余篇YOLOv11改进机制手把手教你添加到网络结构中，同时针对拿到模型不知道如何修改，不知道如何发表论文的读者进行针对性的文章介绍，本专栏质量分平均分96分，内容质量完全有所保证。
YOLOv8 代码逐行解析(一)：项目目录构造分析
走向CTO的路上...
06-24 1667
YOLOv8 是目前最先进的目标检测算法之一，在速度和精度方面都取得了显著提升。本文将对 YOLOv8 的源码进行逐行解析，并对项目目录构造进行分析。模型定义模块定义了 YOLOv8 模型的结构和参数。例如，文件定义了 YOLOv8 模型的完整结构，包括主干网络、检测头等组件。该代码展示了如何使用 YOLOv8 进行目标检测任务，包括数据集准备、模型训练和评估等步骤。完整的代码实现可以帮助更好地理解 YOLOv8 的项目结构和代码逻辑。
YOLOv8 | 代码逐行解析(一) | 项目目录构造分析
Snu77的博客
12-16 3万+
Hello，大家好这次给大家带来的不是改进，是整个YOLOv8项目的分析，整个系列大概会更新7-10篇左右的文章，从项目的目录到每一个功能代码的都会进行详细的讲解，同时YOLOv8改进系列也突破了三十篇文章，最后预计本专栏持续更新会在年底更新上百篇的改进教程， 所以大家如果没有订阅专栏可以提前订阅以下。下面开始进行YOLOv8逐行解析的一篇——项目目录构造分析在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，。
深入解析YOLOv8：网络结构与推理过程
dont worry about it的博客
05-16 7万+
YOLOv8作为目标检测领域的新星，其网络架构和推理过程体现了YOLO系列的最新技术进展。通过精心设计的网络结构和优化的推理流程，YOLOv8在保持实时性的同时，也实现了更高的检测准确率。随着未来研究的深入，YOLOv8有望在更多应用场景中展现其强大的性能。祝大家实验顺利，有效涨点~！！
详解YOLOv8网络结构/环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署
Snu77的博客
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YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效、准确等特点而备受瞩目。由2023年Ultralytics公司发布了YOLO的最新版本YOLOv8是结合前几代YOLO的基础上的一个融合改进版。本文YOLOv8网络结构/环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署，从网络结构的讲解从模型的网络结构讲解到模型的部署都有详细介绍，同时在本专栏中还包括YOLOv8模型系列的改进包括个人提出的创新点，传统卷积、注意力机制、损失函数的修改教程，能够帮助你的论文获得创新点。
YOLOv8架构详解
weixin_41171614的博客
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YOLOv8模型网络结构图
【YOLOv8模型网络结构图理解】
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dally2的博客
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YOLOv8模型网络结构图理解
YOLOv8_det/seg/pose/obb网络结构
ice
05-05 2万+
主要介绍了YOLOv8目标检测、实例分割、关键点检测及旋转目标检测的网络结构。
YOLOV8-网络结构
weixin_40723264的博客
05-18 9026
1> Head部分不同，YOLOv5是整体上输出的，以80类为例，因为每个像素点为3个anchor，故每个像素点的size为：3*（4 + 1 + 80 ）= 255；可以看出，YOLOv8的Head中，不再有之前的Obj 分支，只有解耦的分类和回归分支，并且回归分支使用了Distribution Focal Loss中提到的积分形式表示法。yolov8中提到的anchors与yolov5有本质的区别，在yolov8中只是一个锚点,即预测的中心点或者可以理解为每个像素的中心点，并且。
yolov8代码逐行解析
03-21
好的，我现在要解决用户关于YOLOv8代码逐行解析的问题。首先，我需要确认用户的需求是什么。用户提到他们想查找YOLOv8代码的逐行详解，这说明他们可能正在学习YOLOv8的实现细节，或者想要深入理解代码结构以便进行二...
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