一、本文介绍⭐本文介绍将 CPUBone主干改进YOLOv11的主干网络，主要作用是替换原有Backbone，构建更适合CPU、嵌入式端和边缘设备部署的轻量化检测网络。CPUBone通过Grouped Fused MBConv、Grouped MBConv、小卷积核以及CPU友好的模块选择，在降低MAC计算量的同时保持较高的硬件执行效率，使YOLOv11在不显著牺牲特征表达能力的前提下降低推理延迟。其优势在于：相比普通轻量主干，CPUBone不仅参数和计算量较低，而且更关注CPU端真实运行速度；相比依赖深度卷积或高并行计算的模型，它更适合低并行能力设备。用于YOLOv11后，可提升模型在边缘CPU、工业终端、无人机、移动机器人等场景中的实时检测能力，同时保持较好的目标识别精度和下游检测泛化能力。包含4种主干改进:CPUBoneBackbone_b0,CPUBoneBackbone_b1,CPUBoneBackbone_b2,CPUBoneBackbone_b3🔥欢迎订阅我的专栏、带你学习使用最新-最前沿-独家YOLOv11创新改进！🔥YOLOv11专栏改进目录：YOLOv11改进专栏包含卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、C2PSA/C3k2二次创新改进、全网独家创新等创新点改进全新YOLOv11-发论文改进专栏链接：全新YOLOv11创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+改进）+高效跑实验发论文本文目录一、本文介绍二、⭐CPUBone 主干网络介绍⭐CPUBone 主干架构图一、CPUBone主干网络 作用二、CPUBone主干网络 原理三、CPUBone主干网络 优势三、CPUBone主干的核心代码四、手把手教你配置模块和修改tasks.py文件1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用3.修改tasks.py文件 ：在tasks.py中找到这个参数方法 def parse_model(d, ch, verbose=True):关键步骤一：关键步骤二：关键步骤三：关键步骤四：五、创建涨点yaml配置文件🚀创新改进1 : yolov11n_CPUBoneBackbone_b0.yaml🚀创新改进2 : yolov11n_CPUBoneBackbone_b1.yaml🚀创新改进3 : yolov11n_CPUBoneBackbone_b2.yaml🚀创新改进4 : yolov11n_CPUBoneBackbone_b3.yaml六、更换CPUBoneBackbone主干，正常运行二、⭐CPUBone 主干网络介绍摘要：近期关于视觉骨干网络架构的研究主要聚焦于提升具备高并行处理能力的硬件平台的运行效率。这一范畴日益涵盖手机等嵌入式系统以及嵌入式AI加速模块。相比之下，CPU无法以相同方式实现运算并行化，因此模型需要采用特定的设计理念——通过提高每秒操作次数（MACpS）来平衡运算量与硬件执行效率。为此，我们针对标准卷积层提出了两种旨在降低计算成本的改进方案：合并卷积单元和减小核尺寸。这两种优化方案均显著降低了推理所需的总MAC数，但要保持低延迟仍需兼顾硬件效率。我们在多种CPU设备上的实验表明，这些改进方案能有效维持CPU的高硬件效率。基于这些研究成果，我们推出了专为CPU推理优化的新一代视觉骨干网络模型CPUBone。该模型在各类CPU设备上均实