本文介绍了如何在YOLOv8目标检测模型中使用MobileNetV3作为轻量级骨架，以实现计算资源受限环境下的高效目标检测。MobileNetV3凭借其倒残差结构和网络宽度可调特性，在降低模型复杂度和参数量的同时，保持了高准确性和速度。
YOLOv8是一种广泛应用于目标检测任务的深度学习模型。为了在计算资源受限的环境下实现高效的目标检测，使用轻量级骨架是至关重要的。在这方面，MobileNetV3是一个出色的选择，它具有较少的参数和计算复杂度，同时保持了较高的准确性和速度。
MobileNetV3是Google提出的一种轻量级卷积神经网络。它通过引入一系列创新的模块和技术，实现了在保持模型轻量化的同时提高检测性能。下面我们将详细介绍如何将MobileNetV3应用于YOLOv8目标检测模型。
首先，让我们来了解YOLOv8的基本原理。YOLOv8是基于Single Shot Multibox Detector (SSD)架构的改进版。它将输入图像分成多个网格单元，并为每个单元预测边界框和类别概率。与传统的两阶段目标检测算法相比，YOLOv8具有更快的检测速度，但在小目标检测和边界框定位方面可能略有不足。
为了实现轻量化的YOLOv8，我们将MobileNetV3作为骨架网络嵌入到YOLOv8中。MobileNetV3主要通过以下两个关键技术来减少模型复杂度和参数量：
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倒残差结构：MobileNetV3引入了一种称为倒残差结构的新型模块。与传统的残差结构相比，倒残差结构在减少参数的同时提高了特征表示能力。这种结构可以有效地减少模型的计算量，使得模型更适用于轻量化目标检测任务。
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网络宽度可调：MobileNetV3通过调整网络的宽度参数来控制模型的复杂度。较小的宽度参数可以降低模型的计
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