YOLOv8改进 | 主干篇：通过EfficientNetV1优化特征提取层提升目标检测性能【YOLOv8】

### 将EfficientNetV3集成至YOLOv8的方法 #### 设计思路 为了提高YOLOv8的目标检测能力，可以考虑使用更先进的EfficientNetV3作为主干网络来替代原有结构。这不仅能够增强特征提取的能力，还能通过引入新的架构特性改善整体性能[^2]。 #### 架构调整 当采用EfficientNetV3为主干时，需注意其特有的MBConv和Fused-MBConv模块设计以及自适应分辨率机制。这些特点使得EfficientNetV3能够在保持计算效率的同时提供更强表达力的特征表示。因此，在构建基于EfficientNetV3的YOLOv8版本过程中，应该充分保留并利用上述优势[^1]。 对于特征金字塔网络（FPN），考虑到EfficientNetV3已经具备多尺度特征输出的支持，可以直接在此基础上对接YOLOv8的颈部(neck)部分，而无需做过多改动。不过仍建议针对具体应用场景微调各层之间的连接方式及参数配置，以便更好地适配下游任务需求[^4]。 #### 训练策略 初始化方面，推荐使用官方提供的ImageNet预训练权重加载到新搭建的EfficientNetV3-YOLOv8框架中去；随后按照标准流程完成整个系统的联合训练过程。值得注意的是，鉴于两者之间可能存在一定差异性，初期可能需要适当降低学习速率，并密切监控收敛情况以防止过拟合现象发生[^3]。 ```python import torch from yolov8 import YOLOv8 from efficientnet_v3 import EfficientNetV3 class CustomModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(CustomModel, self).__init__() # 加载EfficientNetV3作为骨干网 self.backbone = EfficientNetV3(pretrained=True) # 定义YOLOv8头部组件 self.yolo_head = YOLOv8(in_channels=self.backbone.out_channels) def forward(self, x): features = self.backbone(x) outputs = self.yolo_head(features) return outputs model = CustomModel() ```