改进YOLOv8 | 主干网络篇 | EfficientNet

改进YOLOv8 | 主干网络篇 | EfficientNet

在目标检测领域中，YOLOv8是一种常用的算法，其效果优秀、速度快是众所周知的。但是，如果将YOLOv8的主干网络替换成更先进的模型，比如EfficientNet，就能进一步提升其效果和速度。

EfficientNet是由Google提出的一种基于自动化网络架构搜索技术的可扩展模型缩放方法。它通过对网络深度、宽度和图像分辨率进行统一的缩放，从而获得更好的模型性能。

我们可以通过更换YOLOv8的主干网络为EfficientNet来提升算法的表现。下面是使用EfficientNet作为YOLOv8主干网络的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
from efficientnet_pytorch import EfficientNet

class YOLOv8(nn.Module):
    def