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YOLOv11改进策略【卷积层】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构

news 2026/4/7 4:30:45

一、本文介绍

本文记录的是基于RepVit的YOLOv11轻量化改进方法研究。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念，通过分离的token mixe和channel mixer减少推理时的计算和内存成本，同时减少扩展比率并增加宽度，降低延迟，并通过加倍通道来弥补参数大幅减少的问题，提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的repvit_m0_9、repvit_m1_0、repvit_m1_1、repvit_m1_5和repvit_m2_3五种模型，以满足不同的需求。

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！

文章目录

  • 一、本文介绍
  • 二、RepVit结构详解
    • 2.1 出发点
    • 2.2 原理
      • 2.2.1 借鉴ViT的设计理念
      • 2.2.2 宏观设计（Macro design）
      • 2.2.3 微观设计（Micro design）
    • 2.3 结构
    • 2.4 优势
  • 三、RepVit模块的实现代码
  • 四、修改步骤
    • 4.1 修改一
    • 4.2 修改二

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