yolo11改进RepGFPN

### YOLOv11 中改进的 RepGFPN 结构实现方案 #### 一、背景介绍 YOLOv11引入了改进版的RepGFPN结构，旨在提升模型在目标检测任务中的性能。通过结合Online Convolutional Re-parameterization技术和最新的特征融合方法，使得网络能够更有效地提取和利用多尺度特征。 #### 二、具体实现细节 ##### 1. Online Convolutional Re-parameterization 技术的应用 为了增强模型表达能力并简化训练过程，在原有基础上加入了在线卷积重参数化机制。这种技术允许在网络推理阶段将多个分支的操作合并成单一路径，从而减少计算量的同时保持甚至提高精度[^1]。 ##### 2. 特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）优化 传统的FPN主要用于解决不同尺寸物体检测效果不佳的问题。而在YOLOv11中，则进一步发展出了名为RepGFPN的新架构。其核心在于采用更加灵活高效的自底向上与自顶向下相结合的方式构建多层次特征图，并且每层之间增加了额外连接来促进信息交流[^2]。 ```python class GPFN_Block(nn.Module): def __init__(self, channels=512, expansion_ratio=1.0): super(GPFN_Block, self).__init__() hidden_dim = int(channels * expansion_ratio) self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=channels, out_channels=hidden_dim, kernel_size=1), nn.BatchNorm2d(hidden_dim), nn.ReLU() ) self.dwconv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=hidden_dim, out_channels=hidden_dim, groups=hidden_dim, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(hidden_dim), nn.ReLU() ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=hidden_dim, out_channels=channels, kernel_size=1), nn.BatchNorm2d(channels) ) def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.dwconv(out) out = self.conv2(out) return out + identity ``` 上述代码展示了`GPFN_Block`的具体定义，这是构成整个RepGFPN的重要组成部分之一。它采用了深度可分离卷积的设计思路，既降低了运算复杂度又保留了一定程度上的非线性变换能力。 ##### 3. 模型配置调整 为了让新设计的组件更好地融入整体框架内，还需要相应地修改`.yaml`配置文件。例如： ```yaml head: - [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]] - [-1, 1, nn.ConvTranspose2d, [512, 2, 2]] - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4 - [-1, 3, GPFN_Block, [512, 1.0]] # 添加此行以应用新的GPFN模块 ``` 这段YAML片段说明如何向现有头部添加一个新的`GPFN_Block`实例，以便充分利用改进后的特征融合策略。