轻量化yolov8s改进

YOLOv8s是一个轻量级的目标检测模型，它是在YOLOv5的基础上进行了优化和简化，旨在提高速度、减少内存占用以及保持较高的精度。以下是几个关键改进点：

1. **模型剪枝**：通过去除不必要的层或通道，保留核心部分，使得模型变得更小更轻巧，适合于资源有限的设备。

2. **SPP（空间金字塔池化）**：利用空间金字塔结构提取不同尺度下的特征，这有助于捕捉更大范围的对象，同时保持较快的速度。

3. **MobileNetV3 backbone**：采用轻量级的神经网络架构作为基础，如MnasNet或EfficientNet，进一步降低计算负担。

4. **Quantization**：将模型参数从浮点数转换为低精度整数，比如8位量化，减少存储空间并提升推理速度。

5. **蒸馏技术**：利用知识蒸馏从较大的YOLOv5模型转移知识给轻量化的版本，帮助提高精度而不用增加太多复杂度。

6. **实时优化**：针对边缘计算环境进行优化，例如限制计算图大小、减少内存交换等，以达到更好的实时性能。