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【YOLOv12多模态融合改进】| 引入轻量化特征提取模块，解决多模态中的双模型参数量、计算量增加问题（适用不同的轻量化模块）

一、本文介绍

本文记录的是利用轻量化模块改进 YOLOv12 的多模态目标检测网络模型。由于多模态模型在训练过程中使用的是两个模型，整体的参数量计算量相比一般的单模态模型大，所以轻量化也是多模态模型改进过程中常见的一个改进方向。本文介绍如何使用轻量化模块改进YOLOv12中的主要特征提取模块C3k2和A2C2f。效果如下，也可替换成其它轻量化模块。

模型 参数量（验证） 计算量（验证）
YOLOv12n前期融合 2.5 M 6.7 GFLOPs
轻量后的前期融合 1.7 M（-0.8） 5.3 GFLOPs（-1.4）
YOLOv12n中期融合 4.0 M 8.9 GFLOPs
轻量后的中期融合 2.6 M（-1.4） 6.9 GFLOPs（-2.0）
YOLOv12n中-后期融合 4.2 M 10.4 GFLOPs
轻量后的中-后期融合 2.8 M （-1.4） 8.1 GFLOPs（-2.3）
YOLOv12n后期融合 5.0 M 11.5 GFLOPs
轻量后的后期融合 3.4 M（-1.6） 8.8 GFLOPs（-2.7）

专栏地址：YOLO系列模型的多模态融合改进——极易上手、非常好发文的多模态改进教程！

文章目录

  • 一、本文介绍
  • 二、轻量化模块介绍
    • 2.1 结构组成
    • 2.2 工作原理
    • 2.3 优势
  • 三、轻量化改进的实现代码

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