YOLOv8改进 | 主干篇：通过EfficientNetV1优化特征提取层提升目标检测性能【YOLOv8】

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YOLOv8改进 | 主干篇：通过EfficientNetV1优化特征提取层提升目标检测性能【YOLOv8】

在计算机视觉任务中，YOLO系列网络因其高效的目标检测能力而广受欢迎。YOLOv8作为该系列的最新版本，在多个方面进行了优化，但仍有提升空间。本文将探讨如何通过引入EfficientNetV1均衡缩放网络（EfficientNetV1）改进YOLOv8的特征提取层，以提升模型的特征提取能力和效率。

EfficientNetV1是由Google提出的一种高效的卷积神经网络（CNN）架构，通过均衡缩放技术在模型大小、计算量和精度之间取得了优良的平衡。将EfficientNetV1集成到YOLOv8中，能够显著提升网络的特征提取性能，从而提高目标检测的准确率和效率。