摘要

本文提出一种简单而高效的改进方法，通过使用部分卷积（PConv）替代YoloV9中的普通卷积，实现模型性能的提升。在本文中，我们详细阐述了使用PConv改进YoloV9的具体方法，并通过大量实验验证了其有效性。实验结果表明，相较于原始YoloV9模型，采用PConv改进后的模型在数据集上均取得了显著的性能提升，证明了PConv在目标检测领域的巨大潜力。

为了方便读者撰写相关论文，本文还提供了详细的论文写作指导。针对每种改进方法，阐述其在论文中的撰写技巧和要点，帮助读者更加清晰、准确地表达研究成果。

论文翻译:《CVPR2023年最新的网络，基于部分卷积PConv，性能远超MobileNet，MobileVit

为了设计快速神经网络，许多工作都专注于减少浮点运算(FLOPs)的数量。然而，我们观察到这样的flop减少并不一定会导致类似水平的延迟减少。这主要源于低效的低浮点运算每秒(FLOPS)。为了实现更快的网络，我们重新考察了流行的运算符，并证明了这样低的FLOPS主要是由于运算符频繁的内存访问，特别是深度卷积。因此，我们提出了一种新的部分卷积(PConv)，通过同时减少冗余计算和内存访问，更有效地提取空间特征。在PConv的基础上，我们进一步提出了fastternet，这是一种新的神经网络家族，它在各种设备上获得了比其他网络更高的运行速度，而不影响各种视觉任务的准确性。例如，在ImageNet- 1k上，我们的小型FasterNet-T0分别比GPU、CPU和ARM处理器上的MobileViT-XXS快3.1×、3.1×和2.5×，同时精度提高了2.