yolov8 模型架构轻量化 | 极致降参数量

模型轻量化加速是深度学习领域的重要研究方向，旨在减小模型的体积和计算复杂度，从而提高在资源受限设备上的运行效率，模型参数量在轻量化加速中扮演着至关重要的角色。

首先，模型参数量直接决定了模型的复杂度和存储空间需求。随着深度学习技术的不断发展，模型参数数量急剧增加，导致模型体积庞大，给存储和传输带来了巨大挑战。通过减少模型参数量，可以有效降低模型的体积，从而减小存储空间需求，使模型更容易在嵌入式设备和移动设备上部署。

其次，模型参数量对计算资源的需求有显著影响。在模型训练和推理过程中，参数量的大小直接决定了所需的计算量。减少模型参数量可以降低计算资源的消耗，提高计算效率，使得模型在资源受限设备上能够更快地完成训练和推理任务。

此外，模型参数量还影响着模型的泛化能力和鲁棒性。过多的参数可能导致模型过拟合，降低其泛化能力；而减少参数量则有助于防止过拟合，提高模型的鲁棒性。因此，在模型轻量化加速过程中，通过合理减少参数量，可以在保持模型性能的同时，实现模型的轻量化。

为了降低模型参数量，研究人员采用了多种方法，如剪枝、量化、蒸馏等。这些方法可以有效地移除模型中的冗余参数，降低模型的复杂度和存储空间需求。在剪枝过程中，研究人员会识别并移除模型中的冗余连接和权重较小的参数；在量化过程中，会将模型中的高精度参数转换为低精度参数，从而减少参数数量并降低计算复杂度；在蒸馏过程中，则会将大模型的知识转移到小模型中，使小模型在保持一定性能的同时减少参数量。

本文将从另外一个角度，即模型的结构设计方面，实现参数量的最小，并以YOLOV8为例子，通过模型结构的轻量化设计，在保证模型性能稳定不变的前提下极致的压缩参数量