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 改进 | 主干篇 | 轻量级网络 ShuffleNetV1

ShuffleNetV1 简介

分组卷积（Group Convolution）

通道重排（Channel Shuffle）

在 YOLOv8 中集成 ShuffleNetV1

1. 准备环境

2. 定义 ShuffleNetV1 模块

3. 修改 YOLOv8 主干网络

4. 训练与测试

实验与分析

1. 参数量与计算量对比

2. 推理速度对比

3. 精度与速度的平衡

实验结果与讨论

4. 消融实验分析

4.1 分组卷积的影响

4.2 通道重排的影响

5. 模型剪枝与量化

5.1 模型剪枝

5.2 模型量化

使用场景分析

1. 移动设备上的实时检测

2. 无人机与自动驾驶

3. 智能监控与安全系统

代码示例与实际应用

1. 完整代码实例

2. 实际项目中的集成

6. 与其他轻量级网络的对比

6.1 与MobileNetV2的对比

6.2 与GhostNet的对比

6.3 轻量级网络的综合对比

7. 实际应用案例分析

7.1 监控系统部署

7.2 实时检测效果

7.3 系统资源占用分析

7.4 系统优化建议

8. 未来研究方向

8.1 其他轻量级网络的集成

8.2 自适应网络架构

8.3 联合优化策略

YOLOv8 改进 | 主干篇 | 轻量级网络 ShuffleNetV1

在目标检测领域，YOLO（You Only Look Onc