YOLOv8模型架構(gòu)與可訓(xùn)練參數(shù)分析

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摘要：隨著人工智能技術(shù)的日新月異，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜性與精細(xì)度正以空前的速度增長。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolu?tional Neural Networks， CNN） ，作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一，其在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)中展現(xiàn)出卓越性能。鑒于CNN在深度、廣度及模塊多樣性上的顯著特點(diǎn)，本文聚焦于ultralytics的YOLOv8這一前沿開源目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目，深入剖析其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的核心組成與工作原理，并結(jié)合項(xiàng)目源碼闡述關(guān)鍵層（如卷積層、池化層、殘差連接層、上采樣層、連接層） 的功能及其可訓(xùn)練參數(shù)的計(jì)算方法。（剩余3252字）