yolov11 轻量化

### YOLOv11 轻量化实现与优化技术

#### 一、模型架构简化
为了使YOLOv11更加轻量化，可以采用更简单的卷积神经网络结构来替代原有的复杂层。例如减少卷积层数目或降低每层中的滤波器数量。通过这种方式可以在保持较高精度的同时显著减小计算开销。

#### 二、剪枝算法应用
利用剪枝(pruning)技术去除那些对于最终预测结果影响较小甚至无贡献的部分权重参数，从而达到压缩模型体积的目的。这种方法不仅能够节省存储空间还能加快推理速度[^1]。

import torch.nn.utils.prune as prune

def apply_pruning(model):
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, torch.nn.Conv2d):
            prune.l1_unstructured(module, 'weight', amount=0.2)

#### 三、低秩近似分解
通过对某些特定类型的矩阵进行SVD奇异值分解操作之后取前k项重构得到新的表示形式，以此来代替原始高维张量表达方式。这有助于进一步削减内存占用并提高运行效率。

#### 四、混合精度训练(Half Precision Training)
使用FP16半浮点数而非传统的FP32来进行梯度更新过程，在不影响收敛性的前提下有效减少了显存消耗以及提升了GPU利用率。

from apex import amp

model, optimizer = amp.initialize(
    model,
    optimizers,
    opt_level="O2",
    keep_batchnorm_fp32=True,
    loss_scale="dynamic"
)

#### 五、知识蒸馏(Knowledge Distillation)
构建一个小规模的学生(Student)版本模仿大规模教师(Teacher)版的表现模式，即让小型化后的YOLOv11学习大型预训练好的检测器所具备的知识特征分布规律，进而获得接近原版性能水平却拥有更低资源需求的新模型实例。