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Yolo11改进策略：Block改进|使用FastVit的RepMixerBlock改进Yolo11，重参数重构助力Yolo11涨点（全网首发）

news 2026/2/10 17:54:21

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
    • 3.1、概述
    • 3.2、FastViT
      • 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
    • 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
  • 总结

摘要

一、论文介绍

本文基于FastViT架构中的RepMixerBlock模块，提出了一种对Yolo11网络的改进策略。FastViT是一种混合视觉Transformer架构，它通过引入新型的token混合运算符RepMixer，实现了先进的延迟-准确性权衡。RepMixer模块使用结构重参数化技术降低了网络中的跳过连接，从而减少了内存访问成本。本文将这种高效的模块应用于Yolo11网络中，旨在提升其性能。

二、创新点

本文的创新点在于将FastViT架构中的RepMixerBlock模块成功引入Yolo11网络，替换了原有的Bottleneck模块。这一替换不仅保持了Yolo11网络的实时性，还显著提升了其目标检测精度。

三、方法

在改进方法中，我们首先对Yolo11网络进行了深入分析，确定了Bottleneck模块为网络性能提升的瓶颈所在。随后，我们根据FastViT架构中的RepMixerBlock模块设计原理，对其进行了适当的调整和优化，以适应Yolo11网络的需求。最后，我们将优化后的RepMixerBlock模块替换到Yolo11网络中的Bottleneck模块位置，完成了网络的改进。

四、模块作用

RepMixerBlock模块

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