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YOLO11 网络结构

时间: 2025-01-07 09:25:26 浏览: 265

### YOLOv11 网络架构详解 #### 主干网络（Backbone） YOLOv11 的主干网络负责提取输入图像的基础特征。这一部分的设计借鉴了多种先进的卷积神经网络结构，旨在提高特征表达能力的同时减少计算量和参数数量[^1]。 ```python class Backbone(nn.Module): def __init__(self, config): super(Backbone, self).__init__() # 定义主干网络层 pass def forward(self, x): # 前向传播实现 return features ``` #### 特征增强网络（Neck）为了进一步提升检测性能，在主干网之后引入了一个专门用于特征融合与增强的模块——颈部网络(neck)。该组件能够有效地聚合多尺度信息，并通过跨阶段局部连接等方式强化空间位置关系的学习效果。 ```python class Neck(nn.Module): def __init__(self, backbone_out_channels): super(Neck, self).__init__() # 定义特征增强层 pass def forward(self, inputs): # 对来自backbone的不同层次feature map进行处理 return enhanced_features ``` #### 检测头（Head）最后是预测头部(head)，它接收经过上述两步加工后的高维抽象表示作为输入，并最终输出边界框坐标以及对应的分类概率分布。此环节通常会采用锚点机制来辅助定位候选区域，并结合非极大抑制等技术筛选出最优解集。 ```python class DetectionHead(nn.Module): def __init__(self, num_classes, anchors_per_scale=3): super(DetectionHead, self).__init__() # 初始化检测头配置 pass def forward(self, neck_outputs): # 计算每个像素点处可能存在的对象及其属性 return predictions ```

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