YOLOv11改进 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新C3k2提出一种全新的结构（全网独家首发）

最新推荐文章于 2025-04-08 09:05:21 发布
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 机器学习 python 目标检测 YOLOv11
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  一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用FasterNet的FasterBlock改进特征提取网络，将其用来改进ResNet网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率，同时本文的内容为我独家创新，全网仅此一份，同时本文的改进机制参数量下降、计算量均有下降。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！  

  专栏回顾：YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

目录

  一、本文介绍

二、FasterNet原理

2.1 FasterNet的基本原理

2.2 部分卷积

2.3 加速神经网络

三、FasterBlock的核心代码

四、 手把手教你添加FasterBlock机制 

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、FasterBlock的yaml文件和运行记录

5.1 FasterBlock的yaml文件

5.2 训练代码 

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YOLO11改进 | 注意力机制 | 添加SE注意力机制
kay_545
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主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之FasterNet | CVPR2023
突然好想你
05-16 1542
针对CVPR2023新出的Fastemet主干网络，追求更快、参数量更少、精度更高的主干网络，本文在YOLOv8的基础上进行主干网络的替换和改进。🌈
YOLO11-pose久坐人群​​​​​​​姿态检测：自研独家创新MSAM注意力+新颖的风车形卷积（PConv）（二）
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C3k2_AP+ BSAM Pose mAP50 有原先的  0.799   提升至  0.825
YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新C3提出一种全新的结构（全网独家首发）
Snu77的博客
02-15 2218
本文给大家带来的改进机制是利用FasterNet的FasterBlock改进特征提取网络，将其用来改进ResNet网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率，同时本文的内容为我独家创新，全网仅此一份。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
FasterNet实战：使用FasterNet实现图像分类任务（一）
AI浩
03-23 3728
论文翻译：https://wanghao.blog.youkuaiyun.com/article/details/129485972?官方源码： https://github.com/JierunChen/FasterNet。
YOLOv5的主干网络更换为FasterNet的计算机视觉
IdfdFsharp的博客
09-17 547
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，而YOLOv5是一种非常流行的目标检测算法。在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，而YOLOv5是一种非常流行的目标检测算法。相比于YOLOv5默认的CSPDarknet53主干网络，FasterNet可以提供更快的推理速度，同时在维持较高的检测精度方面表现出色。相比于YOLOv5默认的CSPDarknet53主干网络，FasterNet可以提供更快的推理速度，同时在维持较高的检测精度方面表现出色。你可以根据自己的需求调整代码，并训练自己的模型。
YOLOv5s替换BackBone为FasterNet-保姆级教学
JasonLm的博客
12-27 2385
思想：使用Timm库，Timm库包含了许多常见的卷积神经网络（CNN）架构，例如 MobileNet、GhostNet、ViT（Vision Transformer）等，并支持各种预训练权重。使用Timm库，你可以轻松地加载这些预训练的模型，并在自己的任务中进行微调或特征提取。用FasterBlock替换原本的C3Ghost。
yolov5改进之Fasternet主干网络替换
qq_41920323的博客
05-12 4823
fasternet替换yolov5主干网络
YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新RepNCSPELAN4（全网独家首发）
Snu77的博客
04-21 1988
本文给大家带来的改进机制是利用FasterNet的FasterBlock改进特征提取网络，将其用来改进ResNet网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率，同时本文的内容为我独家创新，全网仅此一份。同时欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新C2f提出一种全新的结构
走向CTO的路上...
07-13 1203
YOLOv8是目前最流行的目标检测算法之一，其主干网络通常采用卷积神经网络（CNN）作为特征提取器。为了进一步提升YOLOv8的性能，可以对CNN结构进行改进，例如采用FasterBlock结构、增加残差连接等。本文介绍了一种利用FasterBlock结构二次创新C2f结构的全新CNN结构，并基于该结构构建了YOLOv8模型，在PASCAL VOC和MS COCO数据集上取得了显著的性能提升。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新C2f提出一种全新的结构（全网独家首发，参数量下降70W）
Snu77的博客
02-14 5697
本文给大家带来的改进机制是利用FasterNet的FasterBlock改进特征提取网络，将其用来改进ResNet网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率，同时本文的内容为我独家创新，全网仅此一份。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！​​​​​​。
YOLOv5改进系列(十六) 本文(1.2万字) | 引入FasterNet | PConv |backbone |
专注于人工智能学习，总结
12-30 1094
神经网络在图像分类、检测和分割等各种计算机视觉任务中经历了快速发展。尽管其令人印象深刻的性能为许多应用程序提供了动力，但一个巨大的趋势是追求具有低延迟和高吞吐量的快速神经网络，以获得良好的用户体验、即时响应和安全原因等。如何快速？研究人员和从业者不需要更昂贵的计算设备，而是倾向于设计具有成本效益的快速神经网络，降低计算复杂度，主要以浮点运算（FLOPs）的数量来衡量。MobileNet、ShuffleNet和GhostNet等利用深度卷积（DWConv）和/或组卷积（GConv）来提取空间特征。
yolov5增加fasternet结构
athrunsunny的博客
03-17 7562
在yolo.py中的parse_model中做如下修改。直接运行yolo.py可以看网络结构。
yolov8改进之FasterBlock
qq_41920323的博客
01-22 1039
本文详细介绍了如何使用FasterNet中的FasterBlock替换YOLOv8的C2f中Bottleneck模块，并且使用修改后的yolov8进行目标检测训练与推理。
YOLOV8改进——使用FasterBlock替换C2f中的Bottleneck
qq_62047193的博客
06-27 977
在ultralytics/cfg/datasets/ 下新建data.yaml。召回率有所增高，map值有所增高。
YOLOv5首发改进最新CVPR2023主干FasterNet系列：私有数据集mAP提升，参数量减少，超越其他轻量化模型
UksApps的博客
09-21 974
综上所述，最新的YOLOv5改进版采用了CVPR2023会议上提出的最新主干网络FasterNet，通过在私有数据集上实验评估，取得了更高的mAP指标，并成功降低了模型的参数量。该模型的源代码示例也提供了一个基本的实现框YOLOv5发布了改进版，搭配CVPR2023最新的FasterNet主干网络，实验证明在私有数据集上，平均精度均值（mAP）得到了有效提升，并且参数量也得到了降低。实验证明，新的YOLOv5模型在mAP指标上取得了显著的提升，相比之前的版本，平均精度均值提高了。
YOLOv5改进 | 融合改进 | C3融合Faster-GELU模块提升检测速度【完整代码 + 主要代码解析】
kay_545
08-28 1677
YOLOv5改进，yolov5模块缝合，C3_Faster_Block_CGLU
YOLOv8改进 | Conv篇：FasterBlock重构C2f，实现参数量大幅下降70W的创新突破【附保姆级代码】
一键难忘的博客
11-17 3217
C2f模块的基本结构包含若干层级的卷积块，并通过残差连接实现信息的高效流动，适用于各种分辨率的特征提取。尽管FasterBlock已在性能、效率和参数量上展示了巨大的潜力，但其应用仍有广阔的探索空间。未来，我们将结合更多先进技术，如自监督学习和神经架构搜索（NAS），进一步优化FasterBlock结构，推动目标检测技术迈向新的高度。
【YOLOv8】YOLOv8改进系列（4）----替换C2f之FasterNet中的FasterBlock替换C2f中的Bottleneck
熬夜秃顶中......
03-08 2826
YOLOv8改进系列（4）----替换C2f之FasterNet中的FasterBlock替换C2f中的Bottleneck
yolov11改进引入c3k2sp
02-19
### YOLOv11 改进中的 C3K2SP 介绍 在YOLOv11的目标检测模型中，为了提升特征提取能力和计算效率，引入了一种新的结构——C3K2SP（Convolutional Block with Depthwise Separable Convolutions and Spatial Pyramid Pooling）。这种结构通过结合深度可分离卷积和空间金字塔池化来增强网络的表现力。 #### 深度可分离卷积的作用 深度可分离卷积被广泛应用于轻量化神经网络设计中。它将标准卷积分解成两个更简单的操作：逐通道卷积(depthwise convolution) 和逐点卷积(pointwise convolution)[^4]。这种方法不仅减少了参数数量，还降低了计算复杂度，在保持较高精度的同时提高了推理速度。 #### 空间金字塔池化的应用 空间金字塔池化(SPP)是一种有效的全局上下文建模方法。SPP可以在不同尺度上聚合多级特征图的信息，从而增强了对物体形状变化以及比例差异较大的情况下的鲁棒性。对于YOLOv11而言，采用基于条带的空间池化(StripPooling SP)，可以更好地捕捉到目标的不同方向上的细节特性[^3]。 #### C3K2SP 的具体实现方式 以下是Python代码片段展示了如何定义并集成C3K2SP模块： ```python import torch.nn as nn class C3K2SP(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): super().__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, expansion=e) for _ in range(n)]) # Add Strip Pooling here self.sp = StripPool(c_) def forward(self, x): y1 = self.cv1(x) y2 = self.cv2(x) sp_out = self.sp(y1) return self.cv3(torch.cat((self.m(sp_out), y2), dim=1)) ``` 在这个例子中，`StripPool`类实现了特定形式的空间金字塔池化功能；而整个`C3K2SP`层则由多个组件构成，包括但不限于普通的卷积(`cv1`, `cv2`)、瓶颈单元组成的序列(`m`)以及最终用于融合特征的另一个卷积(`cv3`)。
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