文章目录
- 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）
- 一、技术背景与方案价值
- 二、环境搭建与依赖配置
- 2.1 虚拟环境创建
- 2.2 数据集准备
- 三、Slim-Neck核心模块实现
- 3.1 分组稀疏卷积（GSCConv）
- 3.2 轻量化特征融合（BiFPN）
- 3.3 Slim-Neck整体结构
- 3.4 替换YOLOv8的Neck
- 四、模型训练与验证
- 4.1 配置文件编写
- 4.2 启动训练
- 4.3 验证模型性能
- 五、端侧部署与效果调优
- 5.1 模型导出为TFLite（移动端适配）
- 5.2 效果调优
- 六、常见问题解决
- 代码链接与详细流程
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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%）
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