YOLOv11改进 | 引入RepConvStem优化特征提取，加速推理并提升检测性能
一、引言
YOLOv11作为YOLO系列的新一代目标检测框架，凭借高效的骨干网络和多尺度特征融合机制，在实时检测与复杂场景任务中表现突出。然而，其初始版本的**Stem层（初始特征提取层）**仍采用传统标准卷积（如3×3卷积），存在三大核心痛点：
YOLOv11作为YOLO系列的新一代目标检测框架，凭借高效的骨干网络和多尺度特征融合机制，在实时检测与复杂场景任务中表现突出。然而，其初始版本的**Stem层（初始特征提取层）**仍采用传统标准卷积（如3×3卷积），存在三大核心痛点：
