YOLOv8 改进：YOLOv8 替换主干网络为 EfficientNet

YOLOv8 改进：YOLOv8 替换主干网络为 EfficientNet

引言

在目标检测领域，模型的精度和效率是关键指标。YOLO（You Only Look Once）系列以其快速准确的检测能力而广受欢迎。然而，将 YOLOv8 的主干网络替换为更加高效的 EfficientNet，可以进一步提高其性能，使其在各种应用场景中表现更佳。

技术背景

什么是 YOLO？

YOLO 是一种广泛使用的实时目标检测算法，能够在单个神经网络的推理过程中预测多个边界框和类别概率。其高效率使得它适用于各种需要实时处理的应用。

EfficientNet 简介

EfficientNet 是谷歌提出的一种卷积神经网络架构，通过复合缩放法（Compound Scaling Method）在参数数量、计算量与准确性方面取得了良好的平衡。它通过优化模型深度、宽度和分辨率，以实现最优性能。

为什么选择 EfficientNet？

• 高效性：在提供较高精度的同时，保持较低的参