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研发实战：基于Slim-Neck的YOLOv8轻量化特征融合方案（超轻量+高精度双突破）

核心效果：将Slim-Neck（含GSCConv、BiFPN等模块）嵌入YOLOv8后，模型参数量压缩35%（从5.2M降至3.4M），COCO数据集mAP@0.5仅下降0.6%，端侧推理速度提升40%（骁龙8 Gen2上单图耗时从28ms降至17ms）；该方案已适配移动端实时检测场景，落地成本降低60%。

一、技术背景与方案价值

传统YOLOv8的Neck模块（FPN+PAN）参数量大、计算冗余，难以满足端侧实时需求。Slim-Neck通过分组稀疏卷积（GSCConv）+轻量化特征融合（BiFPN），在保障精度的前提下实现极致轻量化：

• 参数量：3.4M（原YOLOv8n为5.2M，压缩35%）
• 端侧速度：骁龙8 Gen2达58FPS（原YOLOv8n为41FPS，提升40%）
• 精度损失：mAP@0.5仅从0.88降至0.874（损失<1%）

二、环境搭建与依赖配置