YOLOv8改进 | 融合篇，YOLOv8主干网络替换为MobileNetV4+CA注意机制+Powerful-IoU损失函数(全网独家首发，实现极限涨点)
摘要
MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，通过新颖的架构改进进一步提升了性能。本文开始探讨了自动化搜索算法与网络设计如何协同工作，以利用互补方法来提升整体技术水平。通过这一过程，创建了两个新的MobileNet模型：MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small，分别针对高资源和低资源使用场景。这些模型随后被适配并应用于目标检测和语义分割任务。对于语义分割（或任何密集像素预测）任务，提出了一种新的高效分割解码器——Lite Reduced Atrous Spatial Pyramid Pooling（LR-ASPP）。我们在移动端的分类、检测和分割任务中取得了新的最先进的成果。相比于MobileNetV2，MobileNetV3-Large在ImageNet分类上精度提高了3.2%，同时延迟减少了15%；MobileNetV3-Small的精度提高了4.6%，而延迟减少了5%。在COCO检测任务中，MobileNetV3-Large的检测速度比MobileNetV2快25%，而精度几乎相同。对于Cityscapes分割任务，MobileNetV3-Large LR-ASPP比MobileNetV2 R-ASPP快30%，且精度相近。
理论介绍
理论详解可以参考链接：论文地址
代码可在这个链接找到：代码地址
本文在 YOLOv8 中的主干网络替换成MobileNetV3，代码已经整理好了，跟着文章复制粘贴，即可直接运行
目录
- 摘要
- 理论介绍
- 🎓一、YOLOv8原始版本代码下载
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- 🍀🍀1.yolov8模型结构图
- 🍀🍀2.环境配置
- 🎓二、MobileNetV3代码
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- 🍀🍀1.代码如下：
- 🍀🍀2.理解YOLOv8结构和打印模型结构
- 🎓三、添加方法
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- 🍀🍀1.在modules目录下添加第二章的代码
- 🍀🍀2.在__init__.py文件导入