创建双分支骨干模块文件

style="margin-left:40px">YAML配置文件

style="margin-left:40px">插入步骤

style="margin-left:80px">步骤1：文件放置

style="margin-left:80px">步骤2：注册模块

style="margin-left:80px">步骤3：训练脚本

style="margin-left:40px">对比测试结果

style="margin-left:80px">关键改进点

style="margin-left:80px">消融实验预期

style="margin-left:80px">部署建议

style="margin-left:40px">参考文献

style="margin-left:0px">硬件感知架构

style="margin-left:40px">完整源码实现

硬件感知卷积模块

(ultralytics/nn/modules/hardware_aware_conv.py)

硬件感知注意力模块

(ultralytics/nn/modules/hardware_attention.py)

修改 ultralytics/nn/modules/__init__.py

修改 ultralytics/nn/tasks.py

硬件感知YOLOv12配置文件

(yolov12n_hardware_aware.yaml)

基准测试脚本

style="margin-left:40px">插入方法

style="margin-left:80px">步骤1：文件放置

style="margin-left:80px">步骤2：注册模块

style="margin-left:80px">步骤3：训练/推理使用

style="margin-left:40px">对比测试结果

style="margin-left:0px">渐进式特征增强

style="margin-left:40px">核心实现源码

局部窗口注意力模块

style="margin-left:40px">插入步骤说明

文件部署

style="margin-left:40px">预期对比测试结果

style="margin-left:80px">关键改进点分析

---

双分支知识蒸馏专用骨干网络（Dual-Branch

Distillation

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