改进YOLOv8 | 更换主干网络 | 基于PP-LCNet的轻量级目标检测算法

改进YOLOv8 | 更换主干网络 | 基于PP-LCNet的轻量级目标检测算法

最近，一种新的轻量级CPU卷积神经网络PP-LCNet引起了我们的注意。该网络具有高效、低延迟和低计算成本等优势，适用于嵌入式设备和移动端应用场景。因此，我们将其应用于改进目标检测算法YOLOv8的主干网络，以提高YOLOv8在低算力设备上的性能。

首先，让我们来看一下PP-LCNet的架构。PP-LCNet采用了深度可分离卷积（depthwise separable convolution）和残差模块（residual module）来减少参数量和提高精度。相比传统卷积方法，深度可分离卷积可以把一个卷积操作分为两个部分：深度卷积与点卷积，从而减少计算量和内存占用；残差模块则能够有效地缓解梯度消失和网络退化问题。

接下来，我们将PP-LCNet应用于YOLOv8的主干网络中。具体而言，我们将YOLOv8原来的Darknet53网络替换为PP-LCNet，并在训练过程中使用交叉熵作为损失函数。下面是我们改进后的代码实现，其中“load_pretrained_weights”函数可以加载预训练权重，以便进行微调。

import torch
import torch.nn as nn

class PP_LCNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(PP_LCNet, self).__init__()
        # 定义PP-LCNet网络结构...
        
    def forward(self, x):
        # 前向传播...
        return x

class YOLOv8_PP_LCNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=80):
        super(YOLOv8_PP