一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是FasterNet网络，将其用来替换我们的特征提取网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。
（本文内容可根据yolov11的N、S、M、L、X进行二次缩放，轻量化更上一层）。
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
二、FasterNet原理
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