本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集

https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html

从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。

每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~

文章目录

YOLOv8轻量化主干优化 | 基于轻量卷积的PP-HGNetV2创新改进与实战应用【超级涨点】

PP-HGNetV2主干简介

轻量化卷积优化策略

1. 深度可分离卷积 (Depthwise Separable Convolution)

2. 组卷积 (Group Convolution)

3. 轻量化卷积模块设计

改进YOLOv8主干结构

实验与结果分析

深入分析与未来展望

轻量化卷积的原理与优势

1. 计算复杂度的降低

2. 参数量的减少

3. 模型的可移植性

改进的YOLOv8在不同场景中的表现

未来可能的改进方向

代码实现部分

1. 模块实现

2. 模型训练

3. 模型推理

结语

YOLOv8轻量化主干优化 | 基于轻量卷积的PP-HGNetV2创新改进与实战应用【超级涨点】

YOLO系列自诞生以来，以其高效的目标检测性