本文介绍了如何通过将YOLOv8的骨干网络替换为MobileNetV3来提高物体检测器的性能。MobileNetV3作为轻量级模型，能提供更快的计算速度和高精度。通过从TensorFlow Hub获取预训练权重，将MobileNetV3与YOLOv8的输出层连接，实现了模型融合，旨在提升检测速度和准确性。
改进YOLOv8 | 主干网络升级 | YOLOv8骨干网络替换为MobileNetV3 | 计算机视觉
YOLOv8是目前比较流行的物体检测器之一，它的最新版本中提供了更快速和更准确的检测能力。YOLOv8的速度和准确性大大依赖于其骨干网络。本文将介绍如何通过将骨干网络替换为MobileNetV3来改进YOLOv8的性能。
MobileNetV3是一种轻量级的卷积神经网络，由Google在2019年提出。相对于其他骨干网络，MobileNetV3具有更快的计算速度和更高的精度。我们将使用MobileNetV3来加速YOLOv8的处理速度。
首先，我们需要下载MobileNetV3的预训练权重。可以从多个源获取该权重，这里我们选择从TensorFlow Hub获取。
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
# 下载 MobileNetV3 预训练权重
module_url = "https://tfhub.dev
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