yolov11引入vit
时间: 2025-02-20 18:33:38 浏览: 52
### 集成 Vision Transformer 到 YOLOv11
为了在YOLOv11中集成Vision Transformer(ViT),可以借鉴YOLOv8引入Dual Vision Transformer的方式。新建文件`dualvit.py`用于定义新的注意力机制模块[^1]。
#### 修改配置文件
修改模型配置文件,如`yolo11-efficientViT.yaml`,以适应新组件的加入。此配置文件会指定网络结构中的各个层及其参数设置[^2]。
```yaml
backbone:
- [focus, [64, 3]] # Focus wh information into c-space
...
- [dual_vit_block, [dim, depth]] # Integrate Dual ViT block here
```
#### 编写代码逻辑
编写Python脚本,在适当位置调用已创建的双视觉变换器模块:
```python
from ultralytics.nn.attention.dualvit import DualVITBlock
class CustomModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(CustomModel, self).__init__()
self.backbone = nn.Sequential(
...,
DualVITBlock(dim=..., depth=...), # Insert the custom layer
...
)
def forward(self, x):
return self.backbone(x)
```
通过上述方法可以在YOLOv11框架内成功嵌入Vision Transformer技术,从而提升特征提取能力并改善整体性能表现[^3]。
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