yolov11添加小目标检测层

### 设计与集成小目标检测层于YOLOv11 #### 小目标检测挑战分析 对于小型物体而言，由于分辨率低，在特征图上的表示往往不够充分，这使得模型难以捕捉到足够的细节来准确定位和识别这些对象。为了改善这一状况，增强网络对细粒度特性的提取能力至关重要。 #### Swin Transformer 的应用价值 Swin Transformer 展现出了卓越的空间层次化建模能力和局部注意力机制[^3]。这种特性非常适合用来加强神经网络在多尺度下的表征学习效果，特别是针对那些尺寸较小的目标物。 #### 集成方案概述 考虑到上述因素，可以在 YOLOv11 架构中引入类似于 Swin Transformer 的组件作为专门负责提升小目标检测表现的新模块： - **构建自定义颈部（Neck）**：基于原始FPN或PANet的基础上增加额外路径连接不同级别的特征金字塔节点； - **融合Transformer技术**：借鉴Swin Transformer设计理念，在特定位置嵌入窗口化的自注意单元(window-based self-attention units)，以便更好地聚合来自广泛区域的信息； - **调整锚框策略**：重新设定更适用于微小物件的比例范围以及分布密度较高的先验框集合； - **优化损失函数配置**：适当调节各类别之间的权重分配比例，确保训练过程中给予足够重视给较难辨别的实例类别。 ```python import torch.nn as nn class CustomSmallObjectDetectionLayer(nn.Module): def __init__(self, input_channels=256): super(CustomSmallObjectDetectionLayer, self).__init__() # 定义一个简单的卷积操作序列用于初步特征转换 self.conv_sequence = nn.Sequential( nn.Conv2d(input_channels, 128, kernel_size=(1, 1)), nn.ReLU(), nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), padding='same'), nn.ReLU() ) # 添加Swin-like结构以强化空间关系理解 from swin_transformer import ShiftWindowMSA window_size = (7, 7) num_heads = 4 embed_dim = 256 self.swin_like_structure = ShiftWindowMSA( dim=embed_dim, num_heads=num_heads, window_size=window_size, shift_size=tuple(i // 2 for i in window_size), mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop_path=0. ) def forward(self, x): out = self.conv_sequence(x) out = rearrange(out, 'b c h w -> b h w c') out = self.swin_like_structure(out) out = rearrange(out, 'b h w c -> b c h w') return out ```