YOLOv11革命性升级：基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构，实现移动端推理性能飞跃

引言与背景概述

在当今人工智能飞速发展的时代，目标检测技术已成为计算机视觉领域的核心技术之一。从自动驾驶汽车到智能安防系统，从移动端AR应用到工业质检，目标检测无处不在。然而，随着应用场景的多样化，特别是移动端和边缘设备的普及，对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。

YOLO（You Only Look Once）系列算法作为目标检测领域的领军者，一直在精度与速度之间寻求最佳平衡。从YOLOv1到最新的YOLOv11，每一代都在推动着实时目标检测的边界。同时，MobileNet系列架构作为移动端深度学习的标杆，通过巧妙的结构设计和优化策略，在保证模型性能的同时大幅降低了计算复杂度。

本文将深入探讨如何将MobileNetv4中的先进模块——UIB（Universal Inverted Bottleneck）和ExtraDW（Enhanced Depthwise Convolution）——融入YOLOv11的核心组件C3模块中，特别是优化其中的C3k2结构，以实现在保持检测精度的前提下显著提升推理效率的目标。

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