yolov8轻量化方法

YOLOv8是一种轻量级的目标检测模型，它采用了一些优化技术来减小模型的体积，提高模型的速度和准确度。其中，一些常用的轻量化方法包括：

1. Depthwise Separable Convolution：这是一种用于卷积神经网络轻量化的技术，它将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤。这种方法可以有效地减少卷积层的参数量和计算量。

2. Squeeze-and-Excitation Network：这是一种用于增强特征表达能力的技术，它通过引入一个通道注意力机制来自适应地调整每个通道的权重。这种方法可以在保持模型轻量化的同时提高模型的性能。

3. MobileNet：这是一种基于Depthwise Separable Convolution的轻量级网络结构，它可以在保持模型精度的同时大大减小模型的体积和计算量。

4. Pruning：这是一种基于权值剪枝的轻量化方法，它通过删除一些不重要的权重来减小模型的体积。这种方法可以在不损失太多精度的情况下大幅度压缩模型。