yolov8改进轻量化Conv

YOLOv8是一种基于You Only Look Once（YOLO）目标检测算法的最新版本，它在保持高效性能的同时，特别注重模型的轻量化。在处理卷积层（Convolutional Layers）时，YOLOv8做了几个关键改进：

1. **混合精度计算**（Mixed Precision Inference）：通过利用半精度浮点数（FP16）进行运算，减少计算量，提高速度，同时保持较高的准确度。这有助于降低内存消耗并加速硬件执行。

2. **分组卷积**（Grouped Convolutions）：将大卷积核分解成较小的组，每个组内独立运算，降低了计算复杂性和参数数量，使得模型更容易部署到资源受限设备上。

3. **瓶颈结构**（Bottleneck Blocks）：类似于ResNet中的设计，YOLOv8使用更小的卷积核（如1x1、3x3）结合更深的网络层次，减少了需要计算的空间，提高了效率。

4. **空间金字塔池化**（SPP或Spatial Pyramid Pooling）：对输入进行不同尺度的下采样，增加了对物体尺寸变化的适应能力，同时减小了计算负担。

5. **动态过滤器选择**（Dynamic Filter Selection）：根据输入的重要性动态调整卷积层的过滤器数量，进一步优化模型大小和性能之间的平衡。

这些改进让YOLOv8能够实现在保持较高检测效果的前提下，显著地减小模型体积，提升实时性能，并适应各种不同的硬件环境。