一、本文介绍
本文记录的是利用GsConv优化YOLOv11的颈部网络。深度可分离卷积（DSC）在轻量级模型中被广泛使用，但其在计算过程中会分离输入图像的通道信息，导致特征表示能力明显低于标准卷积（SC），而GsConv采用混合策略，使DSC的输出通过打乱特征更接近SC，从而优化模型的性能。本文利用GsConv+Slim Neck改进YOLOv11的颈部网络，==使其在提升特征表示能力的同时降低计算成本和内存占用。==
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二、GsConv介绍
Slim-neck by GSConv： 实时检测器架构的轻量级设计
GsConv是一种新的轻量级卷积技术，其设计原理、优势如下：
2.1、设计原理
- 为了减轻深度神经网络的高计算成本，许多轻量级模型使用
深度可分离卷积(DSC)来减少参数和浮点运算（FLOPs），但深度可分离卷积的缺点是在计算过程中分离了输入图像的通道信息，导致特征表示能力低于标准卷积(SC)。 - 为了缓解
DSC的固有缺陷，GsConv采用了一种混合策略，通过对SC和DSC生成的特征进行打乱（shuffle），使DSC的输出尽可能接近SC。具体来说，GsConv使用SC（通道密集卷积）生成的特征渗透到DSC生成的特征的每一部分，通过均匀混合来允许SC的信息充分混合到深度可分离卷积的输出中，从而尽可能地保留特征之间的隐藏连接。
Slim-neck结构：
2.2、优势
- 精度提升：通过添加
DSC层和打乱操作，增强了非线性表达能力，从而使轻量级卷积的表示能力尽可能接近SC，在精度上有显著提升。 - 计算成本降低：
GSConv在保持较低时间复杂度的情况下，能以更少的计算成本捕获更多的空间和通道特征。 - 适应性强：
GSConv灵活且易于适应，可根据需要添加简单的辅助分支来完成特定设计，进一步扩展其应用范围。例如，可以添加坐标编码辅助分支来优化检测精度，或者在辅助分支上使用大核大小的DSC来解决浅网络难以捕获足够感受野的问题。
论文：https://arxiv.org/pdf/2206.02424
源码：https://github.com/AlanLi1997/Slim-neck-by-GSConv
三、实现代码及YOLOv11修改步骤
模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、二次创新以及各模型添加步骤参考如下地址：
