yolov8改进主干

引用[1]:在YOLOv8中更换主干网络的步骤如下：首先，在ultralytics/models/v8文件夹下新建一个yolov8-PP-LCNet.yaml文件；然后将PP-LCNet的代码添加到ultralytics/nn/modules.py文件末尾；接下来，在ultralytics/nn/tasks.py中将PP-LCNet这个类的名字加入；然后修改yolov8-PP-LCNet.yaml文件，使用DepthSepConv构建PP-LCNet主干网络；最后，修改ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件的'--model'默认参数，或者直接使用指令开始训练。[1]

引用[3]:具体而言，将YOLOv8原来的Darknet53网络替换为PP-LCNet，并在训练过程中使用交叉熵作为损失函数。以下是改进后的代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

class PP_LCNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(PP_LCNet, self).__init__()
        # 定义PP-LCNet网络结构...

    def forward(self, x):
        # 前向传播...
        return x

class YOLOv8_PP_LCNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=80):
        super(YOLOv8_PP_LCNet, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.backbone = PP_LCNet()
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(1024, self.num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc(x)
        return x

def load_pretrained_weights(self, path):
    # 加载预训练权重...

以上是将PP-LCNet应用于YOLOv8的主干网络的代码实现。你可以使用`load_pretrained_weights`函数加载预训练权重进行微调。[3]