本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集

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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主干网络改进 | 基于PPHGNetV2的超级轻量化与精度提升【极限涨点】

PPHGNetV2特征提取网络概述

改进思路

代码实现

实验结果与分析

下一步改进方向

1. 引入注意力机制

2. 多尺度特征增强

3. 优化损失函数

4. 数据增强与训练策略

进阶代码实现

实验结果与进一步分析

未来工作方向

总结与展望

核心改进回顾

实验结果与性能分析

未来发展方向

YOLOv8主干网络改进 | 基于PPHGNetV2的超级轻量化与精度提升【极限涨点】

YOLOv8作为YOLO家族中的最新版本，因其高效的目标检测能力而备受关注。然而，在实际应用中，我们依然可以通过结合先进的特征提取网络来进一步优化YOLOv8，使其在保持轻量化的同时提升检测精度。本文将介绍如何利用RT-DETR（Real-Time Detection Transformer）中的PPHGNetV2特征提取网络来改进YOLOv8的主干网络，达到超级轻量