SPPF模块的depth-wise重设计
YOLOv11的SPPF模块虽然比SPP快，但我觉得还能继续优化。可以把传统的卷积替换成depth-wise separable convolution，再加上channel shuffle来保持信息流动。
更进一步，可以引入learnable pooling size，让模型自己决定最优的pooling kernel。这样既能减少参数量，又能保持多尺度特征提取的能力。
主要针对的是multi-scale detection在lightweight model上的性能损失问题。这个改进对small object detection特别有帮助。
基于NAS的backbone搜索优化
现在大家都在用固定的backbone，但我觉得可以用neural architecture search来找更适合轻量化的结构。特别是针对YOLOv11的C2PSA模块，可能有更efficient的替代方案。
技术路线是设计一个differentiable的search space，包含各种lightweight operators比如MobileNet blocks、ShuffleNet units。用multi-objective optimization同时优化accuracy和latency。
主要解决的是现有backbone设计没有针对specific deployment target优化的问题。这种做法能找到更适合特定硬件的architecture。
动态推理的early exit机制
这个想法比较新颖，就是在YOLOv11的不同层加入early exit branch。对于简单的图像，可以在浅层就输出结果，复杂的图像才用完整网络。
关键技术是设计confidence-based的exit criterion，还要处理好不同exit point的loss balancing。可能需要用到multi-task learning的一些技巧。
主要针对real-time inference时计算资源动态分配的问题。这种adaptive inference在video streaming、real-time monitoring这些场景特别有用。
说实话这几个方向我都在跟进，有些已经有初步results了。YOLOv11轻量化现在竞争挺激烈的，但还是有很多可以挖的点。关键是要结合具体的deployment#深度学习与神经网络 scenario来设计，不能盲目追求参数量的减少。
需要的小伙伴可以找我聊聊～
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