目录

核心设计思想

完整源码实现

1. 创建双分支骨干模块文件

2. 修改任务文件以支持蒸馏训练

3. 创建蒸馏损失函数

YAML配置文件

插入步骤

步骤1：文件放置

步骤2：注册模块

步骤3：训练脚本

对比测试结果

关键改进点

消融实验预期

部署建议

参考文献

硬件感知架构

完整源码实现

1. 硬件感知卷积模块 (ultralytics/nn/modules/hardware_aware_conv.py)

2. 硬件感知注意力模块 (ultralytics/nn/modules/hardware_attention.py)

3. 修改 ultralytics/nn/modules/__init__.py

4. 修改 ultralytics/nn/tasks.py

5. 硬件感知YOLOv12配置文件 (yolov12n_hardware_aware.yaml)

6. 基准测试脚本 (benchmark_hardware.py)

插入方法

步骤1：文件放置

步骤2：注册模块

步骤3：训练/推理使用

对比测试结果

渐进式特征增强

核心实现源码

1. 局部窗口注意力模块 (swin_attention.py)

2. 修改后的YOLOv12 Backbone (backbone_pfe.py)

3. 修改后的YOLOv12n.yaml配置文件

插入步骤说明

Step 1: 文件部署

Step 2: 注册模块

Step 3: 解析器更新

Step 4: 训练命令

预期对比测试结果

关键改进点分析

双分支知识蒸馏专用骨干网络（Dual-Branch Distillation Backbone, DBD-Backbone）。

核心设计思想

1. 教师分支（宽浅层）：使用较宽的通道数但较少的层数，快速提取丰富的语义特征，模拟快速推理路径

2. 学生分支（窄深层）：使用较窄的通道数但更深的层数，学习精细的空间特征和细节

3. 特征融合与蒸馏：在多个尺度上进行特征对齐和知识迁移

完整源码实现