Yolo11改进策略：主干网络改进|FastVit与Yolo11完美融合，重参数重构Yolo11网络（全网首发）
文章目录
- 摘要
- FastViT：一种使用结构重新参数化的快速混合视觉变换器
- 1、简介
- 2、相关工作
- 3、体系结构
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- 3.1、概述
- 3.2、FastViT
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- 3.2.1、重新参数化跳过连接
- 3.2.2、线性训练时间过参数化
- 3.2.3、大核卷积
- 4、实验
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- 4.1、图像分类
- 4.2、鲁棒性评价
- 4.3、3D Hand网格估计
- 4.4、语义分割和目标检测
- 5、结论
- 改进方法
- 测试结果
- 总结
摘要
在探索目标检测技术的最新进展中，我们将目光投向了FastViT这一创新的混合视觉变换器架构。通过将FastViT引入Yolo11，并替换其原有的主干网络，我们成功实现了一次突破性的改进。这一融合不仅保留了Yolo11原有的高效性和准确性，更在此基础上实现了显著的涨点效果，为目标检测领域带来了新的活力。
FastViT作为一种混合视觉变换器，通过引入结构性的重新参数化，有效地降低了内存访问成本，从而显著提升了模型的运行效率。这一特性使得FastViT在处理高分辨率图像时，相较于传统架构展现出了更为出色的性能。同时，FastViT还具备强大的泛化能力和鲁棒性，能够在不同场景和复杂环境下保持稳定的检测精度。
将FastViT与Yolo11相结合，我们充分利用了FastViT在效率和准确性上的优势，进一步提升了Yolo11的检测性能。实验结果表明，这一改进策略在多个数据集上都取得了显著的涨点效果，无论是在精度还是召回率上都有所提升。此外，由于FastViT的引入，Yolo11在处理复杂场景和多目标检测任务时，也展现出了更为出色的稳定性和可靠性。
综上所述，FastViT与Yolo11的完美结合，不仅提升了目标检测技术的性能上限，更为我们探索更高效、更准确的检测算法提供了新的思路。这一改进策略不仅适用于Yolo11，还可为其他目标检测