能否提供Yolov8中关于Ghost卷积实现轻量化的详细代码示例？

在YOLOv8中，Ghost卷积是一种用于提升模型性能而保持计算效率的技术。它通过引入额外的“幽灵”特征图来增加网络深度，而无需增加实际参数量。以下是 Ghost 卷积在 Python 中 PyTorch 实现的一个简化版代码片段：

import torch.nn as nn

class GhostConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=0, dilation=1):
        super(GhostConv, self).__init__()
        self.in_channels = in_channels
        self.out_channels = out_channels * 2
        self.primary_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation)
        self.ghost_layers = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
            nn.ReLU(),
        )

    def forward(self, x):
        original_x = self.primary_conv(x)
        ghost_x = self.ghost_layers(original_x)
        return torch.cat([original_x, ghost_x], dim=1)

# 使用例子
yolov8_model = YOLOv8()
yolov8_model.add_layer(GhostConv(3, 64))  # 例如将输入通道从3变为64个幽灵特征图

注意这只是一个简化的版本，实际的YOLOv8可能还会包含更多的网络结构细节和优化。在这个例子中，`primary_conv`是一个标准的卷积层，`ghost_layers`负责生成额外的幽灵特征图。