从第一步，到最后一步，带着你捋
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整体架构
Backbone： Feature Extractor提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，供后面的网络使用
Neck ： 放在backbone和head之间的，是为了更好的利用backbone提取的特征
Head：利用前面提取的特征，做出识别
常见的一些Backbone, Neck, Head网络
Backbone
Darknet-53
53指的是“52层卷积”+output layer。
借鉴了其他算法的这些设计思想
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借鉴了VGG的思想，使用了较多的3×3卷积，在每一次池化操作后，将通道数翻倍；
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借鉴了network in network的思想，使用全局平均池化（global average pooling）做预测，并把1×1的卷积核置于3×3的卷积核之间，用来压缩特征；（我没找到这一步体现在哪里）
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使用了批归一化层稳定模型训练，加速收敛，并且起到正则化作用。
以上三点为Darknet19借鉴其他模型的点。Darknet53当然是在继承了Darknet19的这些优点的基础上再新增了下面这些优点的。因此列在了这里
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借鉴了ResNet的思想，在网络中大量使用了残差连接，因此网络结构可以设计的很深，并且缓解了训练中梯度消失的问题，使得模型更容易收敛。
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使用步长为2的卷积层代替池化层实现降采样。（这一点在经典的Darknet-53上是很明显的，output的长和宽从256降到128，再降低到64，一路降低到8，应该是通过步长为2的卷积层实现的；在YOLOv8的卷积层中也有体现，比如图中我标出的这些位置）
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特征融合
模型架构图如下
Darknet-53的特点可以这样概括：（Conv卷积模块+Residual Block残差块）串行叠加4次
Conv卷积层+Residual Block残差网络就被称为一个stage
上面红色指出的那个，原始的Darknet-53里面有一层 卷积，在YOLOv8里面，把一层卷积移除了
为什么移除呢？
原始Darknet-53模型中间加的这个卷积层做了什么？滤波器（卷积核）的个数从 上一个卷积层的512个，先增加到1024个卷积核，然后下一层卷积的卷积核的个数又降低到512个
移除掉这一层以后，少了1024个卷积核，就可以少做1024次卷积运算，同时也少了1024个3×3的卷积核的参数，也就是少了9×1024个参数需要拟合。这样可以大大减少了模型的参数，（相当于做了轻量化吧）
移除掉这个卷积层，可能是因为作者发现移除掉这个卷积层以后，模型的score有所提升，所以才移除掉的。为什么移除掉以后，分数有所提高呢？可能是因为多了这些参数就容易，参数过多导致模型在训练集删过拟合，但是在测试集上表现很差，最终模型的分数比较低。你移除掉这个卷积层以后，参数减少了，过拟合现象不那么严重了，泛化能力增强了。当然这个是，拿着你做实验的结论，反过来再找补，再去强行解释这种现象的合理性。
过拟合（是否可以这样解释，你可以问问老师）
整个YOLOv8的backbone，画出图来是下面这样
我们可以看到这个backbone由三种模块组成，CBS、C2f、SPPF
卷积模块使用CBS
三部分组成（1）一个二维卷积+（2）二维BatchNorm+（3）SiLU激活函数
SiLU的激活是通过sigmoid函数乘以其输入来计算的，即xσ(x)。
SiLU的优势:（没必要这样理解，多余的）
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无上界（避免过拟合）（Diss:哪个激活函数是有上界的？）
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有下界（产生更强的正则化效果）（Diss，同上，很多的激活函数都是有下界的，这句话有没有必要）
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平滑（处处可导 更容易训练）（agree：确实比relu平滑）
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x<0具有非单调性，函数值先降后增，-1以前是减函数，-1以后是增函数（对分布有重要意义 这点也是Swish和ReLU的最大区别）
老师认为SiLU函数优秀在哪里？
你去看棕黄色的那条线，是d(SiLU)，也就是SiLU激活函数的导函数，你可以看到，当x趋近于正无穷的时候，它的导函数趋近于一个比1大一点点的恒定的值
从下界那个点的自变量值（函数值最低的那个点，对应的横坐标，也就是接近-1的那个点），往正半轴走，整个函数的单调递增的
Residual block使用C2f
一个CBS卷积层，
一个split，就是把 height × width × c_out这个feature map的channel这一维度（c_out）切成两半,一半的feature map是h × w × 0.5c_cout,另一半是h × w × 0.5c_cout。这个把channel一劈两半的行为称之为split
bottleneck之前的feature map和bottleneck之后的feature map进行concat融合，这叫残差连接
n个Bottleneck串行，每个Bottleneck都和最后一个Bottleneck concatenate起来，类似于做了特征融合
优势：让YOLOv8可以在保证轻量化的同时获得更加丰富的梯度流信息。（我没看出来哪里实现了轻量化？ 梯度流信息丰富性如何体现？梯度流信息丰富了有什么好处？）
SPPF
进来一个CBS卷积层，然后串行的三个Maxpooling，未做Maxpooling的feature map和每多做一次Maxpooling后得到的feauture map进行concat 拼接，实现特征融合
用CSP的“网络设计方法“对Darknet进行轻量化
把原始的feature map和原始feauture map经过卷积操作后得到的结果进行concat，就是CSP的思想
你单独去看backbone，你发现好像这些模块之间似乎没有使用CSP思想。一路串行下来，没有任何的跨层融合。
其实CSP思想的用在了组成backbone的这几个模块上，C2f模块和SPPF模块。C2f模块里面的DarknetBottleneck（add=True）也使用了CSP网络结构设计思想。
Neck
Neck上CSP思想的运用。
下图有四个 红心"c" 使用了CSP的思想。统统都是没做过卷积的原始feature map和将“原始特征图”进行过很多个卷积操作的feauture map进行融合，融合的位置就是在 四个 红心"c" 那里。
PAN-FPN
PAN-FPN，是指的在在YOLOv8的neck部分模仿PANet里面的backbone，也就是FPN网络（feature pyramid network）进行组织。PAN-FPN这个网络的特点进行简单概括，就是先下采样，然后再上采样，上采样和下采样的这两个分支之间还有两个跨层融合连接。（也可以反过来，先上采样，再下采样）
用C2f模块作为residual block
没啥好说的，就是图中这四个绿蓝色的模块
Head
先分叉开两个CBS卷积模块，然后过一个Conv2d,最后分别算出classifcation loss和Bbox loss
Decoupled-Head解耦头
Head 部分相比 YOLOv5 改动较大，从原先的耦合头换成了目前主流的解耦头结构（Decoupled-Head），将分类和检测头分离。同时由于使用了DFL（Distributional Focal Loss） 的思想，因此回归头的通道数也变成了4*reg_max的形式，reg_max默认16。
它这个解耦头Decoupled Head,具体是怎么把分类和识别这两个任务分离开的，你要去看代码，就是下面这段。（我现在还没搞懂是怎么做到拆分开的，后面需要用到这一块的时候，再来详细看，详细了解）
一个head做目标识别，用Bbox Loss来衡量。损失函数包括两部分CIoU和DFL
一个head做分类，用用BCE 二分类交叉熵损失函数 衡量,实际用的是VFL（Varifocal Loss）
损失函数的设计
分类损失VFL Loss
样本不均衡，正样本极少，负样本极多，需要降低负样本对 loss 的整体贡献了，于是用了focal loss。VFL当然具备focal loss拥有的所有特性。
VFL独有的：（1）学习 IACS 得分( localization-aware 或 IoU-aware 的 classification score）（2）如果正样本的 gt_IoU 很高时，则对 loss 的贡献更大一些，可以让网络聚焦于那些高质量的样本上，也就是说训练高质量的正例对AP的提升比低质量的更大一些。
目标识别损失1-DFL(Distribution Focal Loss)
将框的位置建模成一个 general distribution，让网络快速的聚焦于和目标位置距离近的位置的分布
目标识别损失2-CIOU Loss
考虑到长宽比
三角形凑成一堆，三角形匹配问题 
样本匹配
YOLOv8则是（1）抛弃了Anchor-Base方法，转而使用Anchor-Free方法，（2）找到了一个替代边长比例的匹配方法——TaskAligned
Anchor-Based是什么？——Anchor-Based是指的利用anchor匹配正负样本，从而缩小搜索空间，更准确、简单地进行梯度回传，训练网络。
Anchor-Based方法的劣势是什么？——但是因为下列这些劣势，我们抛弃掉了anchor 这一多余的步骤：anchor也会对网络的性能带来影响，（1）如巡训练匹配时较高的开销、（2）有许多超参数需要人为尝试调节等
Anchor-free的优势是什么？——Anchor-free模型则摒弃或是绕开了锚的概念，用更加精简的方式来确定正负样本，同时达到甚至超越了两阶段anchor-based的模型精度，并拥有更快的速度。
为与NMS（non maximum suppression非最大抑制）搭配，训练样例的Anchor分配需要满足以下两个规则：——设计TaskAligned这个规则初衷
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正常对齐的Anchor应当可以预测高分类得分，同时具有精确定位；
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不对齐的Anchor应当具有低分类得分，并在NMS阶段被抑制。 基于上述两个目标，TaskAligned设计了一个新的Anchor alignment metric 来在Anchor level 衡量Task-Alignment的水平。并且，Alignment metric 被集成在了 sample 分配和 loss function里来动态的优化每个 Anchor 的预测。（完全没看懂这句话）
Anchor alignment metric：
分类得分和 IoU表示了这两个任务的预测效果，所以，TaskAligned使用分类得分和IoU的高阶组合来衡量Task-Alignment的程度。使用下列的方式来对每个实例计算Anchor-level 的对齐程度：
s 和 u 分别为分类得分和 IoU 值，α 和 β 为权重超参。 从上边的公式可以看出来，t 可以同时控制分类得分和IoU 的优化来实现 Task-Alignment，可以引导网络动态的关注于高质量的Anchor。TaskAlignedAssigner 的匹配策略简单总结为： 根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本。
Training sample Assignment：
为提升两个任务的对齐性，TOOD（Task-aligned One-stage Object Detection）聚焦于Task-Alignment Anchor，采用一种简单的分配规则选择训练样本：对每个实例，选择m个具有最大t值的Anchor作为正样本，选择其余的Anchor作为负样本。然后，通过损失函数(针对分类与定位的对齐而设计的损失函数)进行训练。
看完后觉得哪些地方可以改进？
损失函数改进，毕竟还有个数人数的那个指标可以加进损失函数里
小目标检测的方法往里套
加入Transformer
拿市面上的对卷积层做一个优化改造方法拿来用
数据增强，最SOTA的方法拿来用
把backbone上更新、最SOTA的模型拿来用，——使用多个主干网络融合来提取特征（Multi-Backbone？
模型轻量化、加速
SOTA的新出的追踪算法或者追踪算法的优化
远距离小目标检测
"集智书童"知识星球里面和YOLOv8相关的链接
YOLOv8结构图和五大改进点：https://wx.zsxq.com/dweb2/index/topic_detail/814854811155422
YOLOv8详细解读：https://wx.zsxq.com/dweb2/index/topic_detail/814854811155422
YOLOv8用TensorRT部署到硬件https://wx.zsxq.com/dweb2/index/topic_detail/584185818452144
YOLOv8+DeepStreamhttps://wx.zsxq.com/dweb2/index/topic_detail/214885552854821
YOLOv8+跟踪：https://wx.zsxq.com/dweb2/index/topic_detail/814885552518882
YOLO相关的所有https://articles.zsxq.com/id_4plsnfatosf0.html
目标检测相关的https://wx.zsxq.com/dweb2/index/topic_detail/812848148881212
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