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YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换华为的极简主义骨干网络:VanillaNet

一、本文介绍

本文记录的是基于VanillaNet的YOLOv11轻量化改进方法研究VanillaNet的极简主义在于无 shortcut 连接,并且在网络的每个阶段仅使用一层卷积,无额外复杂模块,仅通过自身简洁的架构设计和训练策略,实现有效地训练和优化。

本文在替换骨干网络中配置了原论文中的vanillanet_5vanillanet_6vanillanet_7vanillanet_8vanillanet_9vanillanet_10vanillanet_11vanillanet_12vanillanet_13vanillanet_13_x1_5、和vanillanet_13_x1_5_ada_pool11种模型,以满足不同的需求。

模型 参数量 计算量 推理速度
YOLOv11m 20.0M 67.6GFLOPs 3.5ms
Improved 10.4M 29.8GFLOPs 2.3ms

专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址:YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点!

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