YOLOv11模型輕量化詳解：從理論到實踐

引言

YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的實時檢測能力而廣受歡迎。YOLOv11作為該系列的最新演進版本，在精度和速度上均有顯著提升。然而，原始模型對計算資源的需求較高，難以在邊緣設備或移動端部署。輕量化技術通過減少模型參數量和計算量，使其更適合資源受限的場景。

YOLOv11輕量化核心思想

輕量化主要通過模型壓縮、結構優化和量化實現。核心方法包括剪枝（移除冗余連接）、知識蒸餾（小模型學習大模型輸出）、量化（降低權重比特數）以及結構重設計（如深度可分離卷積）。YOLOv11的輕量化通常結合多種技術，在保持80%以上精度的同時減少70%的計算量。

輕量化關鍵技術實現

1. 深度可分離卷積替代標準卷積 標準卷積的參數量計算公式為： [ \text{Params} = K_h \times K_w \times C_{in} \times C_{out} ] 替換為深度可分離卷積后： [ \text{Params} = (K_h \times K_w \times C_{in}) + (C_{in} \times C_{out}) ] 典型實現代碼片段：

class DepthwiseSeparableConv(nn.Module):def __init__(self, in_ch, out_ch, stride=1):super().__init__()self.depthwise = nn.Conv2d(in_ch, in_ch,