深度解析 YOLOv8改进：CSPPC 结构如何降低 100W 参数量

一、引言

在深度学习领域，目标检测模型的轻量化一直是研究热点之一。YOLOv8作为一款高效的实时目标检测模型，其结构优化和性能提升一直是研究者们关注的焦点。本文将介绍一种基于轻量化PartialConv的CSPPC新结构，通过替换YOLOv8中的C2f模块，实现了参数量的显著下降，同时保持了模型的检测性能。

二、PartialConv卷积原理

2.1 PartialConv的基本原理

PartialConv（部分卷积）是一种高效的轻量化卷积方法。其核心思想是利用特征图的冗余信息，仅在输入通道的一部分上应用常规卷积操作，而保留剩余通道不变。这种设计有以下优势：

1. 减少计算复杂度：PartialConv通过在较少的通道上进行计算，显著降低了浮点操作（FLOPs）的数量。例如，部分率设置为1/4时，PartialConv的计算量仅为常规卷积的1/16。
2. 降低内存访问：与常规卷积相比，PartialConv减少了内存访问量，对于输入输出受限的设备尤其有益。
3. 保持特征信息流：尽管仅对部分通道进行计算，但保留的通道在后续的逐点卷积（PWConv）层中仍然有用，允许特征信息在所有通道中流动。

2.2 PartialConv的实现

在实现上，PartialConv可以通过以下