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

提升YOLOv8性能 | EfficientNetV2均衡缩放网络在特征提取中的应用与改进

1. 背景与目标

1.1 YOLOv8简介

1.2 EfficientNetV2概述

1.3 研究目标

2. EfficientNetV2集成到YOLOv8中的方法

2.1 EfficientNetV2的网络结构

2.2 YOLOv8主干网络改进

2.3 代码实现

3. 实验与结果

3.1 数据集与评估指标

3.2 实验结果

4. 实验与结果

4.1 数据集与评估指标

4.2 实验设置

4.3 实验结果

4.4 实验分析

5. 模型的改进与优化

5.1 模型压缩与加速

5.2 集成其他改进技术

6. 未来工作与展望

6.1 多任务学习与集成

6.2 自适应网络结构

6.3 实际应用中的优化

7. 实验设置与详细结果

7.1 数据预处理与增强

7.2 训练配置

7.3 训练过程监控

7.4 详细实验结果

8. 代码示例与实现细节

8.1 EfficientNetV2集成代码

8.2 训练与评估代码

9. 总结与展望

9.1 实验总结

9.2 未来研究方向

提升YOLOv8性能 | EfficientNetV2均衡缩放网络在特征提取中的应用与改进

YOLOv8是目标检测领域的一项重要技术，