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】

本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！

专栏订阅地址：https://blog.youkuaiyun.com/mrdeam/category_12804295.html

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。

EfficientNetV1概述

EfficientNetV1架构

EfficientNetV1的核心思想是通过均衡缩放（Compound Scaling）来优化网络结构。均衡缩放方法同时调整网络的深度、宽度和分辨率，以便在计算资源有限的情况下实现最佳性能。EfficientNetV1使用了一个高效的基本块——MBConv（Mobile Inverted Bottleneck Convolution），这是一种轻量级的卷积块，能够有效提高特征提取的效率。

EfficientNetV1的优点