YOLOv10改进 | 主干/Backbone篇 | EfficientNetV1均衡缩放网络改进特征提取层 （附代码 + 完整修改教程）

 一、本文介绍

这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV1主干，用其替换我们YOLOv8的特征提取网络，其主要思想是通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能。这种方法采用了一个简单但有效的复合系数，统一调整所有维度。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。

专栏回顾：YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

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目录

 一、本文介绍

二、EfficientNetV1的框架原理

三、EfficientNetV1的核心代码

四、手把手教你添加EfficientNetV1机制

修改一

修改二

修改三 

修改四

修改五 

修改六 

修改七

修改八

五、EfficientNetV1的yaml文件

六、成功运行记录