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卷积神经网络通常在固定的资源预算下开发，如果资源更充足，则会进行扩展以提高准确性。在EfficientNet的论文中，作者系统地研究了模型扩展，并发现仔细平衡网络的深度、宽度和分辨率可以带来更好的性能。基于这一观察，提出了一种新的扩展方法，该方法使用简单但高效的复合系数统一扩展深度/宽度/分辨率的各个维度。证明了将此方法应用于扩展MobileNets和ResNet的有效性。为了更进一步，我们使用神经架构搜索来设计一个新的基准网络，并对其进行扩展以获得一系列模型，称为EfficientNets，这些模型的准确性和效率都优于先前的ConvNets。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。

专栏地址：YOLOv8改进——更新各种有效涨点方法——点击即可跳转 订阅学习不迷路   

目录

1. 原理

2.  将EfficientNet添加到YOLOv8中

2.1 EfficientNet的代码实现

2.2 更改init.py文件

2.3 添加yaml文件