YOLOv8 更换主干网络之 EfficientNet：目标检测的新革命

引言

目标检测一直是计算机视觉领域的焦点之一，而 YOLO（You Only Look Once）系列一直以其出色的性能和速度而闻名。YOLOv8 是该系列的最新版本，它引入了 EfficientNet 作为其主干网络，以在不降低性能的前提下实现更高的效率和精确度。本文将深入研究 EfficientNet 的核心思想，探讨其在 YOLOv8 中的应用，并提供示例代码和实际操作指南，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。

EfficientNet：轻量级与高性能的完美结合

EfficientNet 是一种基于神经网络架构搜索的方法，旨在创建轻量级但高性能的深度神经网络。它通过不断增加模型的宽度、深度和分辨率来优化网络结构，以提高模型的性能。EfficientNet 的关键优势包括：

1. 轻量级设计：EfficientNet 通过网络宽度、深度和分辨率的平衡来实现高效率，适用于资源受限的设备。

2. 卓越的特征提取：EfficientNet 能够高效地提取图像中的特征，有助于提高目标检测的准确性。

3. 高效的模型缩放：EfficientNet 采用了一种复合系数来平衡模型的不同维度，从而实现有效的模型缩放。

4. 通用性：EfficientNet 不仅适用于目标检测，还可用于其他计算机视