YOLOv8 是 Ultralytics 公司最新推出的 Yolo 系列目标检测算法，它继承并发展了前
几代 YOLO 模型的优点，同时引入了多项创新和改进，以满足不同部署平台和应用
场景的需求。以下是对 YOLOv8 的详细解析：
一、YOLOv8 的主要特点
1. 多尺度模型：YOLOv8 提供了 N/S/M/L/X 不同尺度的模型，以满足从轻量级
到高端应用的不同需求。这些模型在准确率、速度和硬件需求上各有侧重。
2. 轻量化设计：YOLOv8 在 Backbone 部分使用 C2f 模块代替 YOLOv5 中的 C3
模块，实现了进一步轻量化，同时保持了 CSP（紧凑和分离）的思想，并采
用了 SPPF（空间金字塔池化）模块，以优化模型性能。
3. 解耦头结构：YOLOv8 的 Head 部分采用了 Decoupled-Head（解耦头）结构，
将分类和检测头分离，从而提高了训练和推理的效率。
4. Anchor-Free 机制：YOLOv8 抛弃了 Anchor-Base 机制，采用了 Anchor-Free
的思想，简化了模型结构，并有助于提升检测性能。
5. 损失函数优化：YOLOv8 在损失函数上进行了优化，采用 VFL Loss 作为分类
损失，同时使用 DFL Loss 和 CIOU Loss 作为回归损失，以提高模型的检测精
度。
6. 样本匹配方式改进：YOLOv8 采用了 Task-Aligned Assigner（任务对齐分配
器）作为样本匹配方式，以动态地分配正负样本，提高模型的训练效果。
二、YOLOv8 的网络结构
YOLOv8 的网络结构主要由 Backbone、Neck 和 Head 三大部分组成：
1. Backbone：负责提取图像特征。YOLOv8 的 Backbone 部分采用了 C2f 模块
和 SPPF 模块的组合，以实现特征的提取和降维。
2. Neck：负责多尺度特征融合。YOLOv8 的 Neck 部分采用了 PAN（路径聚合
网络）的思想，并通过删除上采样阶段中的卷积结构以及替换 C3 模块为 C2f
模块，进一步优化了特征融合过程。
