YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone（轻量化网络结构）_yolov8轻量化

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是MobileNetV1，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。这些模型基于简化的架构，并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络，其引入了两个简单的全局超参数，用于在延迟和准确性之间进行有效的权衡。实验表明，MobileNets在资源和准确性的权衡方面表现出色，并在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中展现了其有效性，这个模型非常适合轻量化的读者来使用。

适用检测目标：轻量化网络结构适合轻量化的读者

推荐指数：⭐⭐⭐

专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

  专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

目录

一、本文介绍

二、MobileNetV1的框架原理

三、MobileNetV1的核心代码

 四、手把手教你添加MobileNetV1网络结构

修改一

修改二

修改三 

修改四

修改五 

修改六 

修改七

修改八