YOLOv11改进 | 独家创新篇 | 结合Dual思想利用HetConv创新一种全新轻量化结构CSPHet（轻量化网络结构必备）

已于 2024-11-07 00:38:39 修改
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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 计算机视觉 python 目标检测 YOLOv11
于 2024-11-05 01:26:25 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是我结合Dual的思想利用HetConv提出一种全新的结构CSPHet，我们将其用于替换我们的C3k2结构，可以将参数降低越20W，GFLOPs降低至6.2GFLOPs，同时本文结构为我独家创新，全网无第二份，非常适合用于发表论文，该结构非常灵活，利用Dual卷积思想，结合异构内核卷积来并行处理图片，结构上的结合非常合理，同时该结构非常适合轻量化的读者。

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版本1训练信息：YOLO11-C3k2-HetConv-1 summary: 435 layers, 2,562,603 parameters, 2,562,587 gradients, 6.3 GFLOPs
版本2训练信息：YOLO11-C3k2-HetConv-2 summary: 458 layers, 2,372,251 parameters, 2,372,235 gradients, 6.2 GFLOPs
基础未改进版本YOLO11 summary: 319 layers, 2,594,715 parameters, 2,594,699 gradients, 6.5 GFLOPs

   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、HetConv原理 

2.1 HetConv的基本原理 

三、CSPHet的核心代码

四、CSPHet的添加方式 

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

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