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PartialNet：轻量级网络新SOTA！更少计算，更强性能！
论文原文 ：https://arxiv.org/abs/2502.01303
代码：https://github.com/haiduo/PartialNet
即插即用代码仓库：https://github.com/AITricks/AITricks
1. 💡 核心思想：分而治之
传统网络要么全卷积（重计算），要么全注意力（重计算），要么像 FasterNet 一样部分卷积（精度低）。PartialNet 提出 Partial Channel Mechanism (PCM)，把通道切开！一半做卷积（抓局部），一半做注意力（抓全局），并行计算，效率翻倍！
2. 🛠️ 核心模块：PATConv 三剑客
论文设计了 Partial Attention Convolution (PATConv) 来替代普通卷积，并衍生出三个强力模块：
PAT_ch：卷积 + 通道注意力（高斯增强版），捕捉全局空间信息。
PAT_sp：卷积 + 空间注意力，高效混合通道信息。
PAT_sf：卷积 + 自注意力（Self-Attention），专攻深层网络，扩大感受野。
3. 🧠 动态进化：DPConv
不仅分通道，还能自己学怎么分！Dynamic Partial Convolution (DPConv) 让网络在训练中自动决定每一层切多少通道给卷积，多少给注意力，实现真正的“量体裁衣”。
4. 🏗️ 网络架构：PartialNet
基于上述模块构建的 PartialNet，采用经典的 4 阶段金字塔结构。前三阶段用 PAT_ch 和 PAT_sp 提速，最后阶段用 PAT_sf 冲精度。结构清晰，部署友好！
5. 📊 实验结果：全面碾压
COCO 目标检测：PartialNet-S 在参数量和 FLOPs 更低的情况下，检测精度（AP）比 FasterNet-S 高 0.8%，分割精度高 0.5%。
消融实验：证实了 PATConv 比普通卷积和 DWConv 更强，且并行注意力比全通道注意力更高效。
总结：PartialNet 就像给网络装了“双核CPU”，卷积和注意力同时开工，无论是分类、检测还是分割，都是提速涨点的神器！🌟
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