YOLOv8网络轻量化改进原创思路及代码，结合CVPR最新Idea

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        近年来，轻量化目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点。在CVPR 2023会议上许多研究者提出了一些有效的方法来改进YOLOv8目标检测的精度和效率。结合这些最新成果，可以从以下几个方面来进行改进。首先可以考虑使用更紧凑的网络结构来减少模型的参数数量和计算量；其次可以引入一些注意力机制来提升模型对重要区域的关注程度；最后可以通过增强数据增强策略和使用更先进的训练技巧来提升模型的准确性。下面将详细介绍这些改进思路以及对应的网络修改代码。

1 紧凑网络结构

 在YOLOv8中，使用了大量的3x3卷积层，这使得网络比较深并且参数较多。为了减少参数数量和计算量，可以使用轻量化的模块替代3x3卷积层，例如Depthwise Separable Convolution（深度可分离卷积）或Inverted Residuals等。这些网络模块可以在保持性能的同时减少模型的复杂度。此外，可以通过减少网络的层数和通道数量进一步降低模型的复杂度，例如减少Darknet-53网络中的卷积块数量。

修改代码示例（以使用Depthwise Separable Convol