yolov8改进轻量化

### YOLOv8 模型轻量化改进方法与实现方案

#### 使用 MobileNetV2 替换 Backbone 实现高效目标检测

为了使 YOLOv8 更加适用于资源受限的环境，一种有效的轻量化策略是采用更高效的骨干网络。具体来说，可以通过引入 MobileNetV2 来替代原有的 Darknet 或其他较重的特征提取器[^2]。

MobileNetV2 利用了倒残差结构 (Inverted Residuals) 和线性瓶颈 (Linear Bottlenecks)，这些设计使得它能够在减少参数数量的同时维持较高的表达能力。这种特性非常适合用于构建紧凑而强大的卷积神经网络架构，尤其适合移动设备和其他计算资源有限的情况。

from ultralytics import YOLO
import torch.nn as nn

class LightWeightYOLO(nn.Module):
    def __init__(self, backbone='mobilenet_v2'):
        super(LightWeightYOLO, self).__init__()
        
        # 加载预训练好的 MobileNetV2 作为新backbone
        if backbone == 'mobilenet_v2':
            from torchvision.models import mobilenet_v2
            self.backbone = mobilenet_v2(pretrained=True).features
            
        # 这里省略后续层定义...
    
model = LightWeightYOLO()

#### 基于 SAttention 的轻量化检测头 HyCTAS 模型

除了优化主干网路外，还可以考虑改进头部的设计来进一步降低整体复杂度而不牺牲太多性能。HyCTAS 提出了利用自注意力机制（Self-Attention Mechanism），即所谓的 "SAttention" 轻量化检测头，这不仅增强了模型对于不同尺度物体的理解力，而且显著减少了所需的浮点运算次数[FN1]。

这种方法允许更好地捕捉全局上下文信息，并且由于其特殊的权重共享模式，即使在网络规模缩小的情况下也能保持良好的泛化效果。因此，当应用于 YOLOv8 中时，能够有效地改善检测精度并加快推理速度。

def sattention_head(x):
    B, C, H, W = x.shape
    
    qkv = nn.Conv2d(C, 3*C, kernel_size=1)(x)
    q,k,v = torch.chunk(qkv, chunks=3, dim=1)

    attn = F.softmax(torch.matmul(F.normalize(k.flatten(2), p=2, dim=-1),
                                 F.normalize(q.flatten(2).transpose(-2,-1),p=2,dim=-1)),dim=-1)
    
    out = v * attn.unsqueeze(dim=1)
    return out.sum(dim=[2,3])

# 将上述函数集成到原有框架内即可完成改造