Yolov8网络结构网络结构这个是没有区分neck和head的网络结构 yolov8的模型 n:最小的模型，最快的推理，但最低的准确性 S:型号小，速度和精度平衡好 M:中等模型，比推理速度适中的小型模型精度更高 L:模型大，准确率最高但推理速度最慢 XL:超大模型，资源密集型应用的最佳精度 BackboneBackbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。 该部分采用了C2f模块作为基本构成单元，与YOLOv5日的C3模块相比，C2f模块具有更少的参数量和更优秀的特征提取能力。 具体来说，C2f模块通过更有效的结构设计，减少了冗余参数，提高了计算效率。此外，Backbone部分还包括一些常见的改进技术，如深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)和膨胀卷积(Dilated Convolution)，以进一步增强特征提取的能力。 NeckNeck部分负责多尺度特征融合，通过将来自Backbone不同阶段的特征图进行融合，增强特征表示能力。具体来说，YOLOv8的Neck部分包 ...