本文提出的C3k2_ConvFormer模块通过将MetaFormer架构与深度可分离卷积相结合，实现了计算效率和特征表达能力的双重突破。实验结果表明，该模块在COCO数据集上相比baseline提升了1.7% mAP，同时保持了较低的计算复杂度。通用Token混合框架：MetaFormer架构提供了灵活的特征交互机制高效SepConv设计：倒置残差结构和深度可分离卷积大幅降低计算量CSP特征复用