YOLOv8的骨干网络（Backbone）架构，该网络是YOLOv8的特征提取网络，主要包括CBS、C2f和SPPF三个模块。YOLOv8作为先进的目标检测模型，其骨干网络架构在提升检测性能上起着关键作用。该骨干网络由多个阶段构成，从初始层开始，经过阶段一至阶段四，逐步提取和融合图像特征。初始层和各阶段包含ConvModule (CBS)模块，其通过卷积（Conv）提取空间和通道特征，下采样时stride=2，同时利用批量归一化（BN）加速收敛并稳定训练，SiLU激活函数则平滑非线性，缓解梯度消失问题。C2f模块作为跨阶段双卷积部分特征融合模块，实现了多层级特征的融合，增强了特征的表达能力。SPPF模块通过快速空间金字塔池化，融合多尺度感受野，显著提升了模型对不同大小目标的检测能力，尤其在检测小目标和大目标时表现卓越。这种精心设计的骨干网络架构，使YOLOv8在目标检测任务中能够快速且准确地提取关键特征，为后续的检测头提供了高质量的特征图。无论是计算机视觉领域的研究者，还是应用目标检测技术的开发者，了解YOLOv8骨干网络架构都有助于更好地使用和优化该模型，推动目标检测技术在更多场景下的应用。