一、引言随着深度学习模型在目标检测任务中的性能不断提升，模型的参数量和计算量也呈指数级增长。YOLOv8作为当前最先进的一阶段目标检测算法之一，在COCO数据集上取得了优异的检测精度，但其较大的模型体积和计算需求限制了其在资源受限设备（如嵌入式设备、移动端、边缘计算节点）上的部署应用。模型剪枝（Model Pruning）作为一种经典的模型压缩技术，通过移除神经网络中冗余的权重或神经元，在尽可能保持模型精度的前提下，显著减少模型参数量和计算量。剪枝技术最早由LeCun等人于1989年提出的最优脑损伤（Optimal Brain Damage, OBD）算法开创先河，经过三十余年的发展，已经形成了结构化剪枝与非结构化剪枝两大主流技术路线。非结构化剪枝通过移除单个权重参数，能够实现极高的压缩率，但由于产生的稀疏矩阵需要特殊的硬件支持才能获得实际的推理加速，因此在实际部署中存在一定局限性。相比之下，结构化剪枝直接移除整个卷积核、通道或网络层，剪枝后的模型仍然保持规则的网络结构，可以直接在现有硬件平台上获得推理加速，因此更受工业界青睐。本文将深入探讨结构化与非结构化剪枝的核心原理，详细介绍各类剪枝算法的数学基础，并基于Ultralytics YOLOv8框架提供完整的代码实现与集成方案。通过在COCO数据集上的大量实验，我们系统对比了不同剪枝方法在mAP、模型大小、推理速度和内存占用等维度的性能表现，并通过消融实验分析关键超参数的影响。最后，本文总结了模型剪枝技术的典型应用场景，并对未来发展方向进行了展望。二、原理详解2.1 模型剪枝的基本框架
