一、本文介绍
这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV1主干，用其替换我们YOLOv8的特征提取网络，其主要思想是通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能。这种方法采用了一个简单但有效的复合系数，统一调整所有维度。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。同时在开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣，欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。
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专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新
二、EfficientNetV1的框架原理
EfficientNetV1的主要思想是通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能。这种方法采用了一个简单但有效的复合系数，统一调整所有维度。EfficientNet在多个方面优于现有的ConvNets，特别是在ImageNet数据集上，EfficientNet-B7模型在保持较小的大小和更快的推理速度的同时，达到了84.3%的顶级准确率。此外，EfficientNet还在CIFAR-100和Flowers等其他数据集上展示了出色的迁移学习性能，参数数量大大减少。
总结：EfficientNetV1的主要创新为提出了一种新的模型缩放方法，该方法使用一个复合系数来统一地缩放网络的深度、宽度和分辨率，实现更均衡的网络扩展
这张图展示了EfficientNet提出的模型缩放方法。图中(a)表示基线网络，而图(b)-(d)表示传统的缩放方法，只增加网络的一个维度：宽度、深度或分辨率。图(e)展示了EfficientNet的创新之处，即复合缩放方法，它使用固定比例同时均匀地缩放网络的所有三个维度。
