非煤矿山风险监测预警算法通过yolov8网络模型深度学习算法框架，非煤矿山风险监测预警算法在煤矿关键地点安装摄像机等设备利用智能化视频识别技术，能够实时分析人员出入井口的情况，人数变化并检测作业状态。YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
非煤矿山风险监测预警算法YOLOv8 训练框架模型的核心特性和改动可以归结为如下：非煤矿山风险监测预警算法提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求。Backbone:非煤矿山风险监测预警算法骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。属于对模型结构精心微调，非煤矿山风险监测预警算法不再是无脑一套参数应用所有模型，大幅提升了模型性能。不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了。Head： Head部分较yolov5而言有两大改进：1）换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)，将分类和检测头分离 2）同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free。Loss ：1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2）并引入了 Distribution Focal Loss(DFL)。Train:训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度
从上面可以看出，非煤矿山风险监测预警算法 主要参考了最近提出的诸如 YOLOX、YOLOv6、YOLOv7 和 PPYOLOE 等算法的相关设计，本身的创新点不多，偏向工程实践，主推的还是 ultralytics 这个框架本身。
下面将按照非煤矿山风险监测预警算法模型结构设计、Loss 计算、训练数据增强详细介绍非煤矿山风险监测预警算法中 YOLOv8 目标检测的各种改进，实例分割部分暂时不进行描述。
模型结构。如下图， 左侧为 YOLOv5-s，右侧为 YOLOv8-s。在暂时不考虑 Head 情况下，对比 YOLOv5 和 非煤矿山风险监测预警算法YOLOv8 的 yaml 配置文件可以发现改动较小。
非煤矿山风险监测预警算法Backbone和Neck的具体变化：a)第一个卷积层的 kernel 从 6x6 变成了 3x3 b)所有的 C3 模块换成 C2f，结构如下所示，可以发现多了更多的跳层连接和额外的 Split 操作。c)去掉了 Neck 模块中的 2 个卷积连接层。d) Backbone 中 C2f 的 block 数从 3-6-9-3 改成了 3-6-6-3。e) 查看 N/S/M/L/X 等不同大小模型，可以发现 N/S 和 L/X 两组模型只是改了缩放系数，但是 S/M/L 等骨干网络的通道数设置不一样，没有遵循同一套缩放系数。如此设计的原因应该是同一套缩放系数下的通道设置不是最优设计，YOLOv7 网络设计时也没有遵循一套缩放系数作用于所有模型
