YOLOv8主干网络升级篇：使用GhostNetV2增强模型性能

YOLOv8主干网络升级篇：使用GhostNetV2增强模型性能

YOLOv8作为目标检测领域的先锋模型之一，其高效的实时检测速度和不俗的性能一直备受关注。然而，在实际应用中，我们需要根据场景和任务来进行自由选择和调整，以便获取更好的检测效果。因此，本文将介绍如何在YOLOv8中使用GhostNetV2主干网络，以进一步提升模型性能。

GhostNetV2作为一种轻量化的神经网络架构，具有较低的计算成本和良好的性能表现。通过使用GhostModule（一种特殊的卷积模块）和GhostBottleneckBlock（一种轻量级的残差块），GhostNetV2可以减少网络参数，节约存储空间，并在保持高准确率的同时实现快速推理。

下面是实现GhostNetV2主干网络的代码片段：

import torch.nn as nn
from ghost_net import GhostBottleneckBlock, GhostModule

class GhostNetV2(nn.Modul