yolov8和shufflenet结合

Yolov8是一种目标检测算法，而Shufflenet是一种轻量级的卷积神经网络结构。将Yolov8和Shufflenet结合的目的可能是为了在目标检测任务中实现高精度和低计算复杂度的平衡。

一种可能的方法是将Shufflenet作为Yolov8的主干网络，并在其基础上进行微调。主干网络负责提取图像特征，而Yolov8的检测头部则负责预测目标的位置和类别。

通过使用Shufflenet作为主干网络，可以减少模型的参数量和计算复杂度，从而加快推理速度和减少资源消耗。这对于在计算资源有限的设备上进行实时目标检测任务非常有用。

具体的实现方式可能需要进行一些调整和优化，以确保两个网络结合得到的模型在目标检测任务上能够达到较好的性能和效果。这通常需要进行大量的实验和调试，以找到最佳的结合方式。