YOLOv11改进 | Conv篇 | AKConv轻量级架构下的高效检测（附代码 + 修改方法 + 二次创新）

### AKConv 轻量级架构细节与实现 AKConv是一种专为移动设备优化设计的卷积神经网络结构，旨在通过减少计算复杂度来提高效率并保持较高的准确性[^1]。 #### 架构特点 该模型采用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），这使得标准二维卷积操作被分解成两个更简单的阶段：首先是逐通道的空间卷积，其次是逐点混合不同特征图的信息。这种转换可以显著降低参数数量和浮点运算次数[FLOPs][^2]。 为了进一步提升性能，AKConv引入了一种新颖的设计——自适应核大小调整机制(Adaptive Kernel Size Adjustment)，允许动态改变卷积层中的滤波器尺寸，在不牺牲太多精度的情况下实现了更好的压缩效果[^3]。 #### 实现方法 以下是Python代码片段展示了如何定义一个基本版本的AKConv模块： ```python import torch.nn as nn class AKConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1): super(AKConv, self).__init__() # Depthwise convolution self.depth_conv = nn.Conv2d( in_channels=in_channels, out_channels=in_channels, groups=in_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, bias=False ) # Pointwise convolution self.point_conv = nn.Conv2d( in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False ) def forward(self, x): output = self.depth_conv(x) output = self.point_conv(output) return output ``` 此段代码创建了一个名为`AKConv`的新类继承自PyTorch框架下的`nn.Module`基类，并重写了其构造函数(`__init__()`)以及前向传播逻辑(`forward()`)。其中包含了两步主要的操作：先是执行depth-wise convolutions再接point-wise convolutions以完成整个过程[^4]。