YOLOv8 升级之路：GhostNetV2 主干网络解析与实操

引言

在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）系列一直是目标检测领域的翘楚。YOLOv4 一度引领了潮流，但技术日新月异，YOLOv8 诞生了。本文将深入探讨 YOLOv8 的一个重要升级，即 GhostNetV2 主干网络的引入。我们将介绍 GhostNetV2 的核心概念，然后通过示例和代码，带你深入了解如何在 YOLOv8 中使用 GhostNetV2，并进行实际操作。

1. GhostNetV2 简介

GhostNetV2 是 GhostNet 的进一步发展，GhostNet 是一种轻量级的神经网络架构，旨在在保持高精度的同时降低模型的复杂性。GhostNetV2 将 GhostNet 的思想进一步推进，引入了更多的创新，以提高性能。以下是 GhostNetV2 的一些核心特点：

• 骨干网络架构：GhostNetV2 主干网络是其最重要的组成部分，它是 YOLOv8 的关键更新之一。GhostNetV2 骨干网络旨在提供更高的特征提取效率和更好的检测性能。

• 轻量级设计：GhostNetV2 继续秉承 GhostNet 的轻量级设计理念，通过减少参数数量和计算复杂度，实现了在嵌入式设备上实时运行的可能性。

• 特征金字塔：GhostN