FasterNeT在YOLOv8中的应用：提升目标检测效率与FPS

最新推荐文章于 2025-10-28 11:24:29 发布
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分类专栏： YOLO创新涨点系列 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能 yolov8 深度学习
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前言

YOLOv8作为目标检测领域的优秀算法，具有广泛应用和良好性能。然而，在一些对速度要求较高的场景中，仍有提升空间。本文将介绍如何在YOLOv8中添加FasterNeT作为主干网络，以提高FPS和检测效率。

FasterNeT简介

网络结构

FasterNeT是一种高效的神经网络架构，其核心创新在于部分卷积（PConv）。PConv通过仅对输入特征图的一部分执行卷积操作，减少了计算量和内存访问，从而提高了计算效率。FasterNeT的网络结构包括四个层次化的阶段，每个阶段由一系列FasterNet块组成，并由嵌入或合并层开头。在每个FasterNet块中，PConv层之后是两个点状卷积（PWConv）层。
在这里插入图片描述

性能优势

FasterNeT在多种设备上运行速度比其他现有神经网络更快，同时保持了较高的准确度。例如，在ImageNet-1k数据集上，FasterNeT的表现超过了其他模型，如MobileViT-XXS。

在YOLOv8中添加FasterNeT作为主干网络

修改YOLOv8网络结构

在YOLOv8中添加FasterNeT作为主干网络

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