YOLOv8改进之GSConv：平衡精度与速度的轻量化卷积

摘要

在目标检测领域，YOLOv8凭借其出色的速度与精度平衡，已成为工业界和学术界的主流模型。然而，随着应用场景对模型实时性要求的不断提高，如何在保持高精度的同时进一步压缩模型计算量，成为一个重要课题。本文提出一种基于GSConv（Group Shuffle Convolution）的YOLOv8改进方法。GSConv通过结合深度可分离卷积与标准卷积，并引入通道混洗机制，有效降低了模型参数量和计算复杂度，同时保持了特征的丰富表达能力。我们在多个公开数据集上进行了对比实验，结果表明，改进后的模型在精度几乎无损的情况下，参数量减少了约15%-20%，推理速度提升了10%-15%。本文详细阐述了GSConv的原理、YOLOv8中的集成方式、完整代码实现以及实验结果分析，希望能为轻量化目标检测的研究与应用提供参考。

1. 引言

YOLO系列模型自诞生以来，以其端到端、高速度的特性，迅速成为目标检测领域的事实标准之一。YOLOv8作为目前最新的一代，在检测精度和速度上均达到了新的高度。然而，在实际部署中，尤其是在边缘设备、移动端或嵌入式平台上，模型的参数量和计算量仍然是关键瓶颈。

传统的轻量化方法包括使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）替代标准卷积，如MobileNet系列。虽然深度可分离卷积能大幅降低计算量，但其特征提取能力相对较弱，可能导致精度下降。如何在轻量化的同时保持甚至提升特征表达能力，成为研究的热点。

GSConv 是一种新型卷积结构，由Slim-neck等工作中提出。其核心思想是通过分组卷积 + 通道混洗，在