YOLOv11改进 | Conv/卷积篇 | 利用MobileNetV4的UIB模块二次创新C3k2适配yolov11扩展率（全网独家首发，轻量化）

一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是利用MobileNetV4的UIB模块二次创新C3k2，其中UIB模块来自2024.5月发布的MobileNetV4网络，其是一种高度优化的神经网络架构，专为移动设备设计。它最新的改动总结主要有两点，采用了通用反向瓶颈（UIB，也就是本文利用的结构）和针对移动加速器优化的Mobile MQA注意力模块（一种全新的注意力机制）。我将其用于C3k2的二次创新在V11n上参数量为250W），计算量为6.0GFLOPs，非常适用于想要轻量化网络模型的读者来使用，同时本文结构为本专栏独家创新。

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 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、原理介绍

三、核心代码

四、添加教程

4.1 修改一

4.2 修改二