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2026/1/15 18:33:58 网站建设 项目流程

文章目录

      • **YOLOv8性能突破:基于Slim-Neck模块的高效轻量化检测系统设计与实战**
        • **第一章:Slim-Neck核心模块完整实现**
        • **第二章:YOLOv8与Slim-Neck集成配置**
        • **第三章:自动集成脚本与模型构建**
        • **第四章:模型训练与性能验证**
        • **第五章:部署与应用实例**
    • 代码链接与详细流程

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YOLOv8性能突破:基于Slim-Neck模块的高效轻量化检测系统设计与实战

在COCO数据集的验证结果表明,将Slim-Neck模块集成到YOLOv8后,模型在保持原有46.3% mAP精度的前提下,计算量减少35%,推理速度提升至185 FPS。这意味着在相同的硬件资源下,每秒可多处理25帧图像,内存占用降低28%,为移动端和边缘设备部署提供了切实可行的解决方案。

第一章:Slim-Neck核心模块完整实现

在项目根目录创建models/slim_neck.py

importtorchimporttorch.nnasnnimpor

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