YoloV8改进策略：将FasterNet与YoloV8深度融合，打造更快更强的检测网络

数据集

本来想选COCO数据集，但是我觉得训练相同的epoch是一种不公平的对比，因为预训练本来就是COCO数据集上得来的，这样对官方的模型有利，而我改动了模型的结构，导致了没有预训练参数。所以我更换一个数据集。
数据集统一选择我自己标注的的飞机数据集。数据集的类别：names: [‘c17’, ‘c5’, ‘helicopter’, ‘c130’, ‘f16’, ‘b2’,
‘other’, ‘b52’, ‘kc10’, ‘command’, ‘f15’, ‘kc135’, ‘a10’,
‘b1’, ‘aew’, ‘f22’, ‘p3’, ‘p8’, ‘f35’, ‘f18’, ‘v22’, ‘f4’,
‘globalhawk’, ‘u2’, ‘su-27’, ‘il-38’, ‘tu-134’, ‘su-33’,
‘an-70’, ‘su-24’, ‘tu-22’, ‘il-76’]

我会将转换后的数据集放到百度网盘里。

官方模型的成绩

训练脚本：
train.py

from ultralytics import YOLO

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