关键改动

YOLOv8的架构和算法设计包含以下关键改动：

Backbone与Neck的优化

YOLOv8的Backbone借鉴了YOLOv7的ELAN设计，通过采用C2f结构替代了YOLOv5中的C3结构，增强了梯度流动，提升了模型性能。此外，不同尺寸的模型调整了通道数，以实现更精细的模型性能优化。

Backbone优化：

C2f结构：YOLOv8的Backbone采用了C2f（Cross-convolution with 2 filters）结构，替代了YOLOv5中的C3结构。C2f结构通过使用两个不同大小的卷积核（例如，1x1和3x3）来代替传统的3x3卷积核，增加了网络的感受野，同时减少了计算量。

梯度流动：C2f结构改善了梯度流动，有助于更有效地训练深层网络，从而提高模型性能。

通道数调整：YOLOv8根据不同尺度的模型调整了通道数，这种精心设计的微调使得每个尺度的模型都能以最优的资源消耗实现最佳性能。

下采样策略：通过在关键点使用卷积层进行下采样（例如，使用步长为2的卷积核），YOLOv8能够有效地减少特征图的尺寸，同时保留空间信息。

SPPF模块：在Backbone的最后，YOLOv8使用了SPPF（Spatial Pyramid Pooling Fast）模块，它通过不同尺寸的池化窗口捕捉多尺度的特征，增强了模型对不同尺寸目标的检测能力。

Neck优化：

特征融合：YOLOv8的Neck部分通过特征融合技术，如Concatenation（拼接），将不同尺度的特征图结合起来，这样可以恢复因下采样而丢失的空间分辨率，同时保留高层语义信息。

上采样和拼接：YOLOv8在Neck中使用了上采样操作，将高分辨率的特征图与主干网络中的特征图进行拼接，这有助于在不同尺度上进行更精确的目标检测。

解耦头结构（Decoupled-Head）：YOLOv8的Head部分采用了解耦头结构，将分类和检测任务分离开来，这样可以专注于各自的任务并提高性能。

Anchor-Free设计：YOLOv8的Head部分从基于锚点（Anchor-Based）的设计转变为无锚点（Anchor-Free）的设计，简化了模型并可能提高了泛化能力。

动态量化：YOLOv8引入了动态量化技术，可以在不牺牲太多准确率的情况下显著减少模型大小和提高推理速度。

通过这些优化，YOLOv8的Backbone和Neck能够更有效地提取和融合特征，从而在目标检测任务中实现更高的准确性和效率。这些改进有助于YOLOv8在各种计算资源和应用场景中发挥出色的性能。

YOLOv8实时目标检测关键改动