yolov8s-cls网络架构

### YOLOv8s-cls 网络架构详解 YOLOv8s-cls 是基于 YOLOv8 的轻量级分类模型，其核心设计理念是在保持高性能的同时降低计算复杂度。以下是关于 YOLOv8s-cls 架构的一些关键点： #### 主干网络 (Backbone) YOLOv8s-cls 使用了一个简化版的 EfficientNet 或 CSP（Cross Stage Partial Network）作为主干网络[^1]。这种设计通过减少参数数量和浮点运算次数来优化性能。具体来说，CSP 结构能够有效缓解梯度消失问题并提升特征提取能力。 #### 颈部结构 (Neck) 尽管 YOLOv8s-cls 是一个分类模型，但它仍然保留了部分颈部结构以增强全局上下文感知能力。通常情况下，这会涉及 FPN（Feature Pyramid Network）或者 PANet（Path Aggregation Network），不过对于 cls 版本而言，这些模块可能被进一步精简甚至移除[^2]。 #### 头部结构 (Head) 不同于目标检测版本中的解耦头设计，在 YOLOv8s-cls 中头部仅包含简单的全连接层以及 softmax 函数用于最终类别概率输出。由于不需要处理多个尺度的目标，因此可以省去复杂的多分支结构[^2]。 ```python import torch.nn as nn class YOLOv8sClsHead(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(YOLOv8sClsHead, self).__init__() self.fc = nn.Linear(512, num_classes) # Example input size of 512 features def forward(self, x): out = self.fc(x) return out ``` 以上代码片段展示了一个典型的 YOLOv8s-cls 分类头实现方式，其中 `num_classes` 表示数据集中类别总数。 #### 训练与推理过程在训练阶段，损失函数主要采用交叉熵损失衡量预测标签与真实标签之间的差异；而在测试/部署环境下，则依据最大响应值选取对应类别作为最终结果。 ---

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