用yolov8和Deepsort算法进行车流量检测时，选择轻量级ShuffleNetV2系列模型对Deepsort算法进行模型压缩，整体选用的网络是什么，怎么做，主干网络分别是什么，具体流程？

首先，要进行车流量检测需要使用目标检测和目标跟踪算法。其中，YOLOv8是一个目标检测算法，用于检测图像中的车辆，DeepSORT是一个目标跟踪算法，用于跟踪检测到的车辆。

为了提高模型的速度和效率，我们可以使用轻量级的ShuffleNetV2系列模型对DeepSORT算法进行模型压缩。ShuffleNetV2是一种轻量级的卷积神经网络模型，具有较低的参数量和计算复杂度，适合在移动设备上进行实时目标检测和跟踪任务。

整体选用的网络是YOLOv8-DeepSORT-ShuffleNetV2，主干网络分别是YOLOv8和ShuffleNetV2。具体流程如下：

1. 使用YOLOv8进行车辆目标检测，得到车辆的位置和类别信息。
2. 将检测到的车辆信息输入到DeepSORT算法中，进行目标跟踪，并更新车辆的状态信息。
3. 为了提高DeepSORT算法的速度和效率，使用ShuffleNetV2对DeepSORT算法进行模型压缩。
4. 在车流量检测任务中，我们可以使用ShuffleNetV2对DeepSORT算法进行压缩，以提高模型的速度和效率。
5. 最后，根据检测和跟踪的结果，可以统计车流量信息，包括车辆的数量、速度等信息。