yolov8s轻量化改进

YOLOv8s（You Only Look Once Version 8 Scalable）是一个轻量级的目标检测模型，它是YOLO系列的最新版本之一，重点在于提高速度和效率，同时保持相对较高的准确率。与之前的版本相比，Yolov8s做了以下几个关键的轻量化改进：

1. **网络结构优化**：采用了更小的网络架构，如SPPNet（空间金字塔池化）和MobileNet等，减少计算负担，加快推理速度。

2. **剪枝技术**：通过网络剪枝去除冗余连接和节点，保留重要的特征提取部分，降低模型大小。

3. **量化和蒸馏**：使用低精度运算（如INT8）以及知识蒸馏技术，将大型模型的知识传授给小型模型，进一步减小模型体积。

4. **Multi-Scale Training**：训练时处理不同尺度的输入，帮助模型更好地适应不同尺寸的目标检测任务。

5. **Efficient Anchors**：优化了锚点设置，减少无效检测，并提高了边界框预测的精度。

6. **硬件加速支持**：针对移动设备等资源受限环境，Yolov8s强调兼容性和性能优化，使得在边缘设备上也能运行快速。