YOLOv8 论文解读

YOLOv8 是 YOLO 系列目标检测算法的最新成员，该算法在速度和精度上都取得了显著的提升。本文将对 YOLOv8 的主要特点和改进进行解读。

主要改进

1. Backbone：YOLOv8 使用了更先进的 backbone 网络，如 EfficientNet，以提高检测速度和精度。
2. Neck：引入了 SPP (Spatial Pyramid Pooling) 和 PAN (Path Aggregation Network) 来融合不同尺度的特征图，从而提高检测精度。
3. Head：改进了 anchor 生成策略，并引入了 Deformable Convolution，以更好地处理多尺度目标。

代码实现

YOLOv8 的代码实现基于 PyTorch，可以在 GitHub 上找到 YOLOv8 源码。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 YOLOv8 的信息，可以阅读以下论文：

• YOLOv8: An Ultra-Fast and Accurate Object Detector

图片展示

YOLOv8 模型结构图