yolov8 模型架构轻量化，极致降低参数量

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来源：机器学习AI算法工程       模型轻量化加速是深度学习领域的重要研究方向，旨在减小模型的体积和计算复杂度，从而提高在资源受限设备上的运行效率，模型参数量在轻量化加速中扮演着至关重要的角色。 首先，模型参数量直接决定了模型的复杂度和存储空间需求。随着深度学习技术的不断发展，模型参数数量急剧增加，导致模型体积庞大，给存储和传输带来了巨大挑战。通过减少模型参数量，可以有效降低模型的体积，从而减小存储空间需求，使模型更容易在嵌入式设备和移动设备上部署。 其次，模型参数量对计算资源的需求有显著影响。在模型训练和推理过程中，参数量的大小直接决定了所需的计算量。减少模型参数量可以降低计算资源的消耗，提高计算效率，使得模型在资源受限设备上能够更快地完成训练和推理任务。 此外，模 ………………………………