Yolov8优化：融合注意力机制与卷积的最新移动端高效网络架构_cloformer速度

摘要：近年来，计算机视觉领域的发展日新月异。其中，目标检测是一个重要的研究方向，而Yolov8作为一个高效的目标检测算法，备受关注。然而，在移动端设备上运行Yolov8仍然存在一定的挑战，如模型大小、计算复杂度等。为了解决这些问题，清华团队提出了一种新的移动端高效网络架构，名为CloFormer，通过将注意力机制与卷积相融合，达到了更好的性能与效率。

1. 引言
   目标检测是计算机视觉中的核心任务之一，其在许多应用领域中具有广泛的应用，如智能交通、物体识别等。Yolov8作为一种高效的目标检测算法，以其快速的检测速度和较高的准确性而受到广泛关注。然而，当将Yolov8应用于移动端设备时，由于设备计算资源的限制，需要进行一些优化以保证模型的性能和效率。

2. Yolov8算法简介
   Yolov8是一种基于深度学习的目标检测算法，它通过将输入图像划分为不同大小的网格，并在每个网格上预测目标的边界框和类别。Yolov8具有较高的检测速度和较好的准确性，但在移动端设备上运行时，由于模型的复杂性，容易导致计算资源的浪费。

3. CloFormer架构设计
   为了解决Yolov8在移动端设备上的性能问题，清华团队提出了CloFormer架构，该架构通过融合注意力机制和卷积操作，实现了更高的效率和更好的性能。

CloFormer架构主要包括以下几个关键组件：

• 深度可分离卷积层：为了减少模型的参数量和计算复杂度，CloFormer采用了深度可分离卷积层。该层将卷积操作分为深度卷积和逐点卷积两个步骤，从而减少了计算量和存储需求。
• 注意力机制：CloFormer引入了注意力机制