yolov8 改变架构

### 修改YOLOv8网络架构的方法

#### 替换骨干网络
为了使YOLOv8更适合特定应用场景，可以替换默认的CSPDarknet53骨干网络。例如，在资源受限环境下运行时，可以选择更轻量级的FasterNeT作为新的主干网[^2]。这样做不仅能够保持较高的检测精度，还能有效降低计算成本并加快处理速度。

from models.common import Conv, BottleneckCSP
from models.experimental import FasterNeT

class CustomYOLOv8(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomYOLOv8, self).__init__()
        
        # 使用自定义的FasterNeT代替原始的CSPDarknet53
        self.backbone = FasterNeT()

#### 调整颈部结构
除了更改主干外，还可以优化路径聚合网络(PANet)，即所谓的“neck”。通过引入更多层次或采用不同的连接方式来增强多尺度特征融合效果，进而改善最终输出的质量[^1]。

def custom_neck(self, x):
    p3, p4, p5 = x
    
    # 增强版PANet设计
    upsampled_p5 = F.interpolate(p5, scale_factor=2)
    fused_p4 = torch.cat([upsampled_p5, p4], dim=1)
    
    upsampled_fused_p4 = F.interpolate(fused_p4, scale_factor=2)
    final_output = torch.cat([upsampled_fused_p4, p3], dim=1)

    return [final_output]

#### 自定义头部组件
如果项目中有特殊的需求，则可以根据实际情况调整分类头和回归头的设计。比如增加额外类别支持或是改变锚点设置等操作都可以在此处完成。

def custom_head(self, num_classes):
    class Head(nn.Module):
        def __init__(self, nc=num_classes, anchors=[(10, 13), (16, 30)]):
            super().__init__()
            
            ...
            
    return Head()