YOLOV8涨点技巧之替换骨干网络（需要源码请私信或评论）

模型架构

YOLOv8模型架构包含 输入端、骨干网络(Backbone)、颈部(Neck)和预测头(Prediction) 。其中:

• 输入端负责处理图像并调整尺寸

• Backbone提取多层次特征

• Neck整合这些特征

• Prediction模块进行最终预测。

这种设计有效平衡了计算效率和检测精度，在不同尺度的目标检测中表现出色。值得注意的是，YOLOv8新增了P2输出层，增强了小目标检测能力，同时引入P6层以应对高分辨率图像需求。

性能特点

YOLOv8继承了系列一贯的高效性，同时在多个方面进行了优化：

1. Ghost模块 ：通过低成本操作生成更多特征图，提升网络性能和效率。

2. Ghost瓶颈结构 ：进一步优化网络架构，增强整体表现。

3. 轻量化设计 ：在保持或超越现有轻量级模型性能的同时，显著降低计算成本。