YOLOv8模型架构与可训练参数分析

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摘要：随着人工智能技术的日新月异，神经网络模型的复杂性与精细度正以空前的速度增长。卷积神经网络（Convolu⁃tional Neural Networks， CNN） ，作为深度学习领域的关键技术之一，其在图像识别、目标检测等任务中展现出卓越性能。鉴于CNN在深度、广度及模块多样性上的显著特点，本文聚焦于ultralytics的YOLOv8这一前沿开源目标检测项目，深入剖析其网络架构的核心组成与工作原理，并结合项目源码阐述关键层（如卷积层、池化层、残差连接层、上采样层、连接层） 的功能及其可训练参数的计算方法。（剩余3252字）