yolov8改进骨干

关于 YOLOv8 改进骨干的问题，我不太清楚您具体想问什么，可以再提供一些信息吗？

如果您是想了解 YOLOv8 的改进骨干，可以参考以下论文：https://arxiv.org/abs/2104.14754

该论文提出了一种基于 Swin Transformer 的改进骨干网络，称为 YOLOv8-S. 与传统的骨干网络相比，Swin Transformer 具有更好的特征提取能力和更少的计算成本，因此可以提高检测性能并加速推理速度。

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YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个改进版的实时目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，由 Ultralytics 开发团队维护。YOLOv8的核心在于其高效性和速度，它采用了单阶段检测器的设计，即在一次前向传播中同时预测目标的边界框和类别概率。

"骨干网络"通常指的是一个深度学习模型的基础结构，YOLOv8中的骨干网络可以是预训练的模型，如 Darknet-53、ResNet、或 EfficientNet等，这些网络经过大量的图像数据训练，具有提取高维特征的能力。在YOLOv8中，选择的骨干网络取决于具体的版本，比如基础版本可能使用Darknet-53，而更高级的版本可能会集成更深的模型或者更先进的架构。

YOLOv8的骨干网络负责捕获输入图像的特征，然后这些特征会被传递到YOLOv8的 Neck 层（如 FPN 或 CSPDarknet），进一步处理并生成最终的目标检测结果。整个网络结构设计上注重轻量化，以便实现实时目标检测的需求。

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YOLOv8是一种目标检测算法，而MobileViT则是一种具有轻量级特性的图像分类模型。将YOLOv8中的骨干网络更改为MobileViT的主要目的是为了减少计算和内存资源的消耗，使得YOLOv8的目标检测模型更加适合在资源受限的设备上运行。

MobileViT是基于ViT（Vision Transformer）的改进版本，它使用Transformer架构进行特征提取和分类。相比于传统的卷积神经网络骨干网络，Transformer能够在不损失性能的前提下提供更好的可扩展性和泛化能力。

通过将YOLOv8中的骨干网络更改为MobileViT，可以带来以下几个优势：
1. 轻量级特性：MobileViT相对于传统的卷积神经网络更加轻量级，占用更少的计算和内存资源。这意味着在资源受限的设备上运行YOLOv8时，能够减少运行时的资源消耗。
2. 更好的泛化能力：MobileViT中的Transformer架构具有更好的泛化能力，这意味着它能够更好地应对不同场景下的目标检测任务。通过更改骨干网络为MobileViT，可以提升YOLOv8在不同场景中的检测能力。
3. 更好的可扩展性：MobileViT采用的Transformer架构具有更好的可扩展性，可以适应不同尺寸和分辨率的输入图像。这使得YOLOv8能够更容易地适应不同场景的目标检测任务。

综上所述，将YOLOv8的骨干网络更改为MobileViT可以提供更轻量级、更具泛化能力和可扩展性的目标检测模型，使其更适合在资源受限的设备上部署和应用。