YOLOv8优化策略：轻量级Backbone改进 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文改进：面向移动端的轻量化网络模型——EMO，它能够以相对较低的参数和 FLOPs 超越了基于 CNN/Transformer 的 SOTA 模型，支持四个版本EMO_1M, EMO_2M, EMO_5M, EMO_6M

 YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK

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 1.EMO介绍

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论文： https://arxiv.org/pdf/2301.01146.pdf

      重新思考了 MobileNetv2 中高效的倒残差模块 Inverted Residual Block 和 ViT 中的有效 Transformer 的本质统一，归纳抽象了 MetaMobile Block 的一般概念。受这种现象的启发，作者设计了一种面向移动端应用的简单而高效的现代反向残差移动模块 (Inverted Residual M