yolov8添加ShuffleNetV2
时间: 2025-03-02 18:18:17 浏览: 75
### 修改 YOLOv8 使用 ShuffleNetV2 作为主干网络
#### 1. 准备工作
为了在 YOLOv8 中集成或替换主干网络为 ShuffleNetV2,需先安装必要的依赖库并下载预训练的 ShuffleNetV2 权重文件。这一步骤确保后续开发环境具备所需资源。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
#### 2. 导入必要模块与定义辅助函数
导入 PyTorch 及其他必需工具包,并编写用于加载和初始化模型权重的帮助方法。
```python
import torch
from torch import nn
from yolov8.models.yolo import Model as YOLOModel
from shufflenet_v2 import shufflenet_v2_x1_0 # 假设已实现此功能
```
#### 3. 构建自定义路径器 (Pathfinder) 类
创建继承自 `nn.Module` 的新类来封装修改后的特征提取逻辑,在其中引入 ShuffleNetV2 组件替代原有部分。
```python
class CustomPathfinder(nn.Module):
def __init__(self, pretrained=True):
super(CustomPathfinder, self).__init__()
# 加载预训练好的ShuffleNetV2模型实例
base_model = shufflenet_v2_x1_0(pretrained=pretrained)
# 移除最后几层以适应YOLO需求
modules_list = list(base_model.children())[:-2]
# 将剩余层组合成序列容器
self.backbone = nn.Sequential(*modules_list)
def forward(self, x):
return self.backbone(x)
```
#### 4. 替换默认 Pathfinder 实现
编辑 YOLOv8 源码中的相应位置,用上述定制版本代替原始 Pathfinder 定义[^1]。
```diff
- from models.common import Pathfinder
+ from .custom_pathfinder import CustomPathfinder
...
- pathfinder_module = Pathfinder()
+ pathfinder_module = CustomPathfinder()
```
#### 5. 调整超参数设置
考虑到新的骨干网特性可能影响整体表现,建议适当调整学习率、批量大小等关键参数值,以便更好地匹配当前架构特点[^2]。
#### 6. 开始训练过程
完成以上准备工作后即可启动常规训练流程,期间注意监控损失变化趋势以及验证集上的指标情况,及时作出合理调整优化方案。
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