yolov8剪枝与知识蒸馏

YOLOv8是一种目标检测算法，其主要思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，并且通过多个尺度的特征图同时检测不同大小的目标。剪枝和知识蒸馏是现在常用的模型压缩技术。

YOLOv8的剪枝可以通过去掉网络中冗余的连接和权重来减小模型的大小，并且在一定程度上提高模型的推理速度。另外，YOLOv8也可以使用知识蒸馏来将一个大模型的知识迁移到一个小模型中，从而提高小模型的性能。

例如，可以将一个大型YOLOv8模型的中间层特征作为辅助特征来辅助训练一个小型的YOLOv8模型，以此来引入更多的语义信息。此外，也可以使用附加的分类器来预测固定的目标类别。这样可以提高小模型的性能。