yolov8 轻量化

根据提供的引用内容，YOLOv8是YOLO系列的最新版本，它在YOLOv5的基础上进行了改进和优化，其中包括轻量化。YOLOv8使用了C2f模块替换了YOLOv5中的C3模块，实现了进一步的轻量化。此外，YOLOv8还使用了Anchor-Free的思想，抛弃了以往的Anchor-Base，使用了Decoupled-Head，通过两个头分别输出cls与reg的输出，使用了VFL Loss作为分类损失，使用了Task-Aligned Assigner匹配方式等等。这些改进和优化使得YOLOv8在保持准确率的同时，具有更高的速度和更小的模型体积，从而实现了轻量化。

相关问题

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。

yolov8轻量化改进

根据引用\[1\]中的内容，YOLOv8在YOLOv5的基础上进行了轻量化改进。具体来说，YOLOv8删除了YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段的卷积结构，并将C3模块替换为了C2f模块。此外，YOLOv8还使用了EfficientNetV1中的思想，通过添加EfficientNetV1的代码和yaml文件来改进网络结构。这样的改进可以减少内存访问开销，并且更偏向使用较小的kernel_size，以增加感受野。总的来说，YOLOv8在轻量化方面进行了改进，以提高网络的性能和效率。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [关于yolov8的训练的一些改动](https://blog.csdn.net/weixin_43269994/article/details/128868880)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [改进YOLOv8：替换轻量化骨干网络Efficient V1、Efficient V2《重新思考卷积神经网络的模型缩放》）](https://blog.csdn.net/qq_44224801/article/details/130420145)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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