改进YOLOv8 | 主干网络升级 | YOLOv8骨干网络替换为MobileNetV3 | 计算机视觉

### 更换YOLOv8主干网络为MobileNetV3的方法 在计算机视觉领域，特别是目标检测任务中，选择合适的骨干网络对于提高模型性能至关重要。当考虑将YOLOv8的默认主干网络更改为MobileNetV3时，主要目的是利用后者轻量级架构带来的计算资源节省优势[^1]。 #### 创建自定义模块文件 为了实现这一更改，在`yolov10/ultralytics/nn/newAddmodules`目录下创建一个新的Python脚本文件用于定义基于MobileNetV3的新组件[^2]： ```python from torchvision.models import mobilenet_v3_large, MobileNet_V3_Large_Weights import torch.nn as nn class CustomBackbone(nn.Module): def __init__(self, pretrained=True): super(CustomBackbone, self).__init__() # 加载预训练好的MobileNetV3-Large作为基础骨架 backbone = mobilenet_v3_large(weights=MobileNet_V3_Large_Weights.IMAGENET1K_V1 if pretrained else None) # 移除分类器部分以便于适配YOLOv8的需求 layers = list(backbone.children())[:-1] self.backbone = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.backbone(x) ``` 此代码片段展示了如何导入必要的库并构建一个继承自PyTorch `Module`类的对象，该对象内部包含了经过裁剪去除顶部全连接层后的MobileNetV3-large实例。这样做是为了让新引入的主干能够无缝对接到YOLOv8框架之中而不影响原有功能。 #### 修改配置文件 接下来需要调整YOLOv8项目的配置文件（通常是`.yaml`格式），指定使用刚刚创建的CustomBackbone代替原有的主干网络。假设项目结构允许直接替换，则只需简单编辑对应字段即可完成切换工作。如果存在特定接口或方法名的要求，则可能还需要进一步调整源码以确保兼容性。 #### 测试与验证 最后一步是对修改后的模型进行全面测试，包括但不限于精度评估、速度测量等方面的工作。考虑到实际应用场景可能会涉及到硬件加速等因素的影响，建议尽可能模拟真实环境来进行最终确认[^3]。