YOLOv8 更换主干网络之 VanillaNet_yolov8中fastsam怎么加入主干网络

引言

近年来，目标检测领域取得了巨大的进展，其中基于深度学习的方法在性能和效率方面都有显著提升。其中，YOLO（You Only Look Once）系列算法一直备受关注，不断推陈出新。最新的成果来自华为方舟实验室，他们提出了 YOLOv8，一个在目标检测任务中表现卓越的模型。本文将深入探讨 YOLOv8，特别是它如何更换主干网络为 VanillaNet，以及如何在实际应用中使用它。

YOLOv8 简介

YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，它借鉴了 YOLOv4 和 YOLOv5 的优点，融合了更快的速度和更好的性能。与其它 YOLO 版本相比，YOLOv8 在 GPU 和 CPU 上均表现出色，适用于多种硬件平台。

VanillaNet：新的主干网络

YOLOv8 的一个关键创新之处是引入了名为 VanillaNet 的新主干网络。VanillaNet 是一种轻量级网络结构，专门为目标检测任务设计，旨在提高 YOLOv8 的速度和准确性。与以往的主干网络相比，VanillaNet 在参数数量上更加精简，同时保持了出色的性能。

下面是 VanillaNet 的网络架构示意图：

# VanillaNet Architecture
import torch.nn as nn

class VanillaNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes
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