YOLOv8改进FPN系列：引入创新的GhostSlimFPN范式网络结构，进一步提升计算机视觉性能

最新推荐文章于 2025-04-13 10:30:00 发布

LgvrApplescript

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文章标签： YOLO 计算机视觉人工智能

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文章介绍了基于YOLOv8和FPN的改进方法——GhostSlimFPN，通过Ghost模块和Slim模块减少计算量和参数量，提高计算效率。Ghost模块分为主路径和辅助路径，Slim模块用于网络压缩，两者结合在保持低计算复杂度的同时提高了目标检测精度。实验表明，GhostSlimFPN能与YOLOv8集成，提升计算机视觉任务的性能。

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计算机视觉领域一直在不断追求更高的性能和更准确的检测结果。为了实现这一目标，研究人员一直在改进目标检测算法，并提出了一系列的网络结构。在本文中，我们将介绍一种基于YOLOv8和FPN的改进方法，即GhostSlimFPN，它通过引入新颖的网络结构，进一步提升了计算机视觉任务的性能。

GhostSlimFPN是基于骨干网络YOLOv8和特征金字塔网络（FPN）的改进。它的主要思想是通过使用Ghost模块和Slim模块来减少网络的计算量和参数量，从而提高计算效率。下面我们将详细介绍GhostSlimFPN的网络结构和其在计算机视觉任务中的应用。

首先，让我们来看一下GhostSlimFPN的网络结构。Ghost模块是GhostNet中提出的一种轻量级模块，它可以将输入特征图分成两个部分：主路径和辅助路径。主路径负责提取主要的特征信息，而辅助路径则负责提取次要的特征信息。这种分离的设计可以大幅度减少网络的计算量和参数量，同时保持较好的特征表达能力。

Slim模块是一种用于网络压缩的模块，它通过减少通道数来降低模型的参数量。在GhostSlimFPN中，Slim模块被应用在Ghost模块的主路径和辅助路径中，以进一步减少网络的计算量和参数量。通过这种组合使用Ghost模块和Slim模块的方式，GhostSlimFPN可以在保持较低计算复杂度的同时，保持较高的检测精度。

下面我们给出GhostSlimFPN的具体实现代码：

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