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目前虽然复杂网络的性能很好，但它们日益增加的复杂性给部署带来了挑战。例如，ResNets中的shortcut操作在合并不同层的特征时耗费了大量的off-chip memory traffic。再比如AS-MLP中的axial shift操作以及Swin Transformer中的shift window self-attention操作都需要复杂的工程实现，包括重写CUDA代码。本文介绍的VanillaNet，一种新的神经网络架构，有着简单而优雅的设计，同时在视觉任务中保持了显著的性能。VanillaNet通过舍弃过多的深度、shortcut以及self-attention等复杂的操作，解决了复杂度的问题，非常适合资源有限的环境。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。

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目录

1. 原理

2. 将VanillaNet添加到yolov8网络中

2.1 VanillaNet代码实现

2.2 更改init.py文件

2.3 添加yam