现有目标检测模型在边缘设备部署时，其检测性能和推理速度的平衡有较大提升空间。针对此问题，基于YOLOv8提出一种可部署到多类边缘设备上的目标检测模型。在模型的骨干网络(Backbone)部分，设计了EC2f结构，在降低参数量以及计算复杂度的同时降低数据读写量；在颈部网络(Neck)部分，将Neck替换为YOLO(you can only look once)v6-3.0版本的Neck，加速了模型推理，并将推理精度维持在较好水平；预测头网络(Head)部分设计了多尺度卷积检测头，进一步降低了模型的计算复杂度和参数度。设计了两个版本(n/s尺度)以适应不同的边缘设备。在X光数据集的实验表明，模型在推理精度上比同尺度的基准模型提升了0.5%/1.7%，推理速度上提升了11.6%/11.2%。在其他数据集上的泛化性能测试表明，模型的推理速度提升了10%以上，精度降低控制在1.3%以内。总的来说，模型在推理精度和速度之间实现了良好的平衡。
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