解决Backbone特征冗余：YOLOv8添加通道门控剪枝，参数减28%仍保精度

YOLOv8作为主流目标检测框架，其C2f主干网络通过多分支残差结构实现了较强的特征提取能力，但在工业边缘部署场景中，存在明显的“特征冗余”问题：C2f模块中约30%的通道输出特征贡献度极低，却占用大量计算资源和内存；传统结构化剪枝（如L1正则化剪枝）虽能降低参数量，但容易误剪有效通道，导致精度大幅下降。

本文提出YOLOv8-GatePrune方案：在C2f模块中嵌入轻量“通道门控模块”，通过动态学习通道重要性，精准筛选冗余通道；结合“两阶段剪枝策略”（训练门控→剪枝冗余→微调恢复），在YOLOv8n/s上实现参数量减少28%、FLOPs降低32% 的同时，mAP@0.5:0.95仅下降0.3%~0.5%，推理速度提升20%+，完美解决“轻量化与精度平衡”的核心矛盾，适配边缘设备（Jetson Nano、RK3588）的低资源部署需求。

一、核心痛点：为什么传统剪枝解决不了YOLOv8的特征冗余？

YOLOv8的Backbone（C2f模块）和Neck（PAN-FPN）存在两大冗余问题，传统剪枝方案难以兼顾精度与轻量化：

1. 特征冗余的本质：“无效通道”占用资源

C2f模块通过堆叠Bottleneck分支扩大感受野，但不同分支的通道对最终检测结果的贡献度差异极大：

• 有效通道（约70%）：提取目标轮廓、纹理等关键特征，直接影响检测精度；
• 冗余通道（约30%）：输出特征方差接近0，仅传递噪声或重复信息，对精度无正向贡献，却增加计算量。