如何优化 yolov8 模型，压缩模型大小，部署到边缘设备上

news2024/11/15 12:28:00

在CV领域，YOLO系列目标检测模型是一种非常流行的深度学习网络模型。yolov8是23年1月10号开源的最新版本。虽然YOLOv8已经在精度和速度方面取得了显著的改进，但我们仍然可以从轻量化角度等很多方面来进一步优化该模型。

模型压缩：使用轻量化的模型压缩技术，如剪枝（pruning）和量化（quantization），来减小YOLOv8的模型大小。

通过剪枝可以去除冗余的权重参数和不必要的神经元，从而减小模型的尺寸。
量化可以将浮点数权重参数转换为更小的整数，从而减少存储和计算开销（将参数从FP32转换成INT8甚至是INT2，但是模型精度会受损）。FP（float point 浮点数精度）

在这里插入图片描述

网络结构简化：简化YOLOv8的网络结构，去除不必要的层和模块。例如，可以减少卷积层的通道数、降低网络的深度或缩小输入图像的分辨率，从而减小模型的计算复杂度。使用相对简单的主干网络如MobileNetv1、v2、v3等。
特征金字塔优化：YOLOv8使用了特征金字塔（Feature Pyramid Network，FPN）来处理不同尺度的特征图。可以考虑优化特征金字塔的结构，例如使用更轻量的金字塔结构，或者通过融合不同尺度的特征图来减少计算量。PS：多尺度特征图是为了提高检测到大小不同的物体的精度。
激活函数的选择：YOLOv8可以考虑替换为更轻量的激活函数，例如ReLU、Leaky ReLU或者Swish，从而减小模型的计算开销。
使用轻量化的卷积：YOLOv8使用了标准卷积（Convolution）操作，可以考虑使用轻量化的卷积操作，例如深度可分离卷积（Depth-wise Separable Convolution）或者点卷积（Point-wise Convolution），来减小模型的参数量和计算复杂度。深度可分离卷积参考这里。
增加跳跃连接：跳跃连接（Skip Connection）可以将低层特征与高层特征相融合，从而提高模型的特征表示能力。可以考虑在YOLOv8中增加跳跃连接，从而减小模型的参数量和提升模型的性能。
数据增强：数据增强是一种常用的提高模型性能的方法，可以考虑优化YOLOv8的数据增强策略，例如采用更轻量的数据增强方法，如随机裁剪、随机旋转、颜色抖动等，从而在保持模型性能的同时减小计算开销。增加更多的数据可以提高 YOLOv8 的准确性。这可以通过使用各种数据增强技术来实现，例如旋转、平移、翻转、缩放等。这些技术可以增加训练集的样本数量，从而提高算法的泛化能力。
模型蒸馏：模型蒸馏（Model Distillation）是一种将复杂模型转化为轻量化模型的方法，可以通过使用一个较大的预训练模型（教师模型）来引导训练一个较小的模型（学生模型）。可以考虑使用模型蒸馏来从轻量化角度改进YOLOv8，从而减小模型的大小和计算复杂度。
超参数优化：超参数是 YOLOv8 中的一些调整参数，例如学习率、正则化参数等。通过对这些超参数进行优化，可以提高算法的准确性。我们可以使用自动化工具如网格搜索、贝叶斯优化等来寻找最佳超参数组合。
模型集成：通过使用多个模型进行集成，可以提高 YOLOv8 的准确性。我们可以使用不同的预训练模型进行融合，例如 EfficientNet、ResNet 等。这种方法可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
修改损失函数：YOLOv8 的损失函数是非常关键的。通过修改损失函数，可以提高算法的准确性。例如，可以尝试使用更适合任务的损失函数，如 Focal Loss、IoU Loss 等。
分类器融合：对于一些特定的场景，例如在人脸检测中，我们可以使用分类器融合的方法来提高 YOLOv8 的准确性。这种方法可以结合多个分类器的结果，从而得到更准确的检测结果。
多尺度训练：通过使用不同的图像尺寸进行训练，可以提高 YOLOv8 的准确性。这种方法可以在训练过程中使用多个尺度的图像，从而使模型能够更好地适应各种大小的物体。
网络架构优化：YOLOv8 网络架构的优化也可以提高算法的准确性。例如，可以添加更多的卷积层或改变卷积层的大小等。这种方法可以改进模型的特征提取能力，从而提高模型的准确性。
后处理技术：在 YOLOv8 的检测结果中，可能存在一些误检或漏检的情况。为了进一步提高准确性，我们可以使用一些后处理技术，例如非极大值抑制（NMS）和边界框回归等。这些技术可以过滤掉一些冗余的检测结果，并对检测框进行微调，从而提高算法的准确性。