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YOLOv11最新创新改进系列：多模态融合RGB+红外线（IR）改进——融合轻量级网络Ghostnet(幽灵卷积or幻影卷积)，实测参数量降低！轻量化水文小神器

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2025-09-05 10:09:52

作者声明：个人观点，仅供参考

未经作者授权，禁止转载

GhostConv的核心思想在于巧妙地利用特征图中的冗余性，通过“少花钱多办事”的策略，在保持模型表征能力的同时，显著提升了计算效率。这使得高质量的深度学习模型在手机、嵌入式设备、IoT设备等资源受限的边缘计算场景中的部署变得更加可行。未来，GhostConv的思想可能会进一步与神经网络架构搜索（NAS）、动态推理、更高效的注意力机制以及更强的自适应能力（如针对不同输入图像自适应选择不同的廉价操作策略）等方向结合，继续推动轻量级深度学习模型的发展。

多模态融合

计算机视觉

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