目录 一、原理 二、代码 三、修改到YOLOv8中 四、yaml文件修改 一、原理 论文地址：2206.02424 (arxiv.org) 主要模块的网络结构 二、代码 slimneck的代码如下，slimneck主要由GSConv和VoVGSCSPC两部分组成。 class GSConv(nn.Module):# GSConv https://gith

一、导言 GSConv旨在平衡模型的准确度与速度，针对自动驾驶车辆中目标检测任务设计。从类脑研究中得到的直观理解是，具有更多神经元的模型能够获得更强的非线性表达能力。但是，不容忽视的是生物大脑处理信息的强大能力和低能耗远远超过计算机。强大的模型不能仅仅通过无限制地增加模型参数的数量来构建。当前阶段，轻量化设计对于缓解高计算成本是有效的，这主要通过使用深度可分离卷积(DSC)操作来减少参数量和

前言 轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法： 网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层