轻量化网络和迁移学习;目录:;;计算机视觉与轻量化网络;模型轻量化和迁移学习;视觉任务性能提升策略;;模型压缩的重要性;模型压缩的方法;;训练后量化;;SqueezeNet网络结构;MobileNet网络结构;ShuffleNet网络结构;GhostNet网络结构

;;GhostNet模块添加;G_bneck添加位置;;导入G_bneck;parse_model函数修改;我们在ultralytics/cfg/models/v8目录下创建了名为yolov8_GhostNet.yaml的配置文件，并添加了详细的模型架构和参数配置，以支持使用GhostNet作为主干网络的YOLOv8模型训练和推理。;train.py文件编写;;迁移学习的概念与意义;迁移学习的分类;迁移学习的分类;迁移学习的基本方法;深度迁移学习;;;ResNet18模型搭建与数据预处理;迁移训练与模型微调;可视化工具选择;;轻量化网络技术与模型压缩;迁移学习策略与应用;计算机视觉任务性能优化;