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YOLOv8改进轻量化

时间: 2025-02-18 13:47:49 浏览: 86

### YOLOv8 轻量化优化技术与方法 #### 一、模型结构简化为了实现YOLOv8的轻量化，可以考虑减少网络中的卷积层数量以及降低每层的通道数。通过这种方式，在保持较高精度的同时显著减少了计算量和内存占用[^1]。 #### 二、剪枝策略应用采用神经网络剪枝的方法来移除那些对于最终输出贡献较小甚至无用的部分权重或节点。这不仅能够有效压缩模型体积，还能提高推理速度而不明显损失性能[^2]。 #### 三、低秩分解利用矩阵/张量分解理论对原有复杂的全连接层或者某些特定类型的卷积操作实施近似处理。具体来说就是将高维的数据表示转换成几个较低维度空间内的组合形式，从而达到降维的目的并进一步减轻运算负担[^4]。 #### 四、量化感知训练引入量化误差补偿机制于整个训练过程中，使得经过量化后的整型数值依然能够在很大程度上保留原始浮点数所携带的信息特征。如此这般既降低了存储需求又加快了部署时的实际运行效率。 ```python import torch.nn as nn class LightweightConvBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1): super(LightweightConvBlock, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels//2, kernel_size, stride, padding) # 减少一半输出通道数 self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels//2) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self,x): return self.relu(self.bn(self.conv(x))) ```

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