摘要
最近，Kan开始大火，虽然作者说Kan并不适合图像处理的领域，但是依然阻止不了大家的热情，各种Kan井喷而出，但是Kan如何用好Kan成为大家最为头疼的问题。这篇文章告诉大家如何使用FastKAN改进YoloV8，超过超赞！扩展和完善这段文字
FastKAN的核心优势在于其高效的运算速度和良好的可解释性。通过高斯径向基函数（RBF）来近似B样条基础，FastKAN能够显著加速模型的运算过程，同时保持模型的准确性。而YoloV8则以其独特的卷积神经网络结构和高效的特征提取能力，在目标检测任务中表现出色。将FastKAN与YoloV8相结合，可以充分发挥两者的优势，实现更高效、更准确的目标检测。
测试结果
Validating runs/detect/train5/weights/best.pt...
Ultralytics YOLOv8.2.18 🚀 Python-3.9.0 torch-1.13.1 CUDA:3 (NVIDIA GeForce RTX 3090, 24260MiB)
YOLOv8l summary: 478 layers, 140061792 parameters, 0 gradients
Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 15/15 [00:03<00:00, 4
all 230 1412 0.958 0.964 0.99 0.757
c17 230 131 0.97 0.992 0.995 0.83
c5 230 68 1 0.99 0.995 0.832
helicopter 230 43 0.948 0.977 0.983 0.639
c130 230 85 0.975 0.988 0.995 0.682
f16 230 57 0.993 0.965 0.99 0.676
b2 230 2 0.872 1 0.995 0.849
other 230 86 0.946 0.977 0.975 0.56
b52 230 70 0.974 0.986 0.988 0.831
kc10 230 62 1 0.974 0.99 0.846
command 230 40 0.99 1 0.995 0.838
f15 230 123 0.977 1 0.995 0.688
kc135 230 91 1 0.986 0.991 0.71
a10 230 27 1 0.545 0.922 0.476
b1 230 20 0.982 1 0.995 0.703
aew 230 25 0.948 1 0.993 0.797
f22 230 17 0.952 1 0.995 0.736
p3 230 105 1 0.986 0.995 0.795
p8 230 1 0.797 1 0.995 0.796
f35 230 32 0.986 0.969 0.994 0.599
f18 230 125 0.99 0.992 0.991 0.826
v22 230 41 0.989 1 0.995 0.692
su-27 230 31 0.987 1 0.995 0.863
il-38 230 27 0.984 1 0.995 0.855
tu-134 230 1 0.76 1 0.995 0.895
su-33 230 2 1 0.693 0.995 0.796
an-70 230 2 0.857 1 0.995 0.796
tu-22 230 98 0.999 1 0.995 0.832
Speed: 0.4ms preprocess, 12.6ms inference, 0.0ms loss, 0.6ms postprocess per image
Results saved to runs/detect/train5
(base) wanghao@shuyuan:~/test/ultralytics-main$
