YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新C2f提出一种全新的结构（全网独家首发，参数量下降70W）

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用FasterNet的FasterBlock改进特征提取网络，将其用来改进ResNet网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率，同时本文的内容为我独家创新，全网仅此一份，同时本文的改进机制参数量下降70W，V8n的计算量为6.5GFLOPs。

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