YOLOv11代码

### YOLOv11 Code Implementation 以下是基于提供的引用内容以及YOLO系列模型的知识，整理出的关于YOLOv11的相关代码实现方法。 #### 使用SAConv魔改YOLOv11 在YOLOv11中引入空间注意力机制（Spatial Attention Convolution, SAConv），可以显著提升检测性能。具体实现如下： ```python import torch.nn as nn class SAConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1): super(SAConv, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding) self.spatial_attention = SpatialAttention() def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.spatial_attention(x) return x class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) scale = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) scale = self.conv1(scale) return x * self.sigmoid(scale) ``` 上述代码实现了带有空间注意力机制的空间卷积层 `SAConv` 和其核心模块 `SpatialAttention`[^1]。 --- #### 替换 Backbone 为 MobileNetV1 的魔改方案 为了进一步优化计算效率，在YOLOv11中可以用MobileNetV1作为新的特征提取网络替代原有的Backbone结构。以下是具体的实现方式： ```python from torchvision.models import mobilenet_v1 def create_mobilenet_backbone(pretrained=True): model = mobilenet_v1(pretrained=pretrained) features = list(model.children())[:-1] # 去掉最后的全连接层 backbone = nn.Sequential(*features) return backbone backbone = create_mobilenet_backbone() print(backbone) ``` 通过调用 `torchvision.models.mobilenet_v1` 函数加载预训练权重并移除最后一层全连接层，即可获得适配YOLOv11的新Backbone[^2]。 --- #### 完整的YOLOv11框架集成 将以上两部分结合起来形成完整的YOLOv11架构时，需要注意各组件之间的衔接逻辑。以下是一个简化版的整体框架示例： ```python class YOLOv11(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80): super(YOLOv11, self).__init__() # 使用MobileNetV1作为Backbone self.backbone = create_mobilenet_backbone() # 添加自定义Neck和Head结构 self.neck = nn.Sequential( SAConv(1024, 512), SAConv(512, 256) ) self.head = nn.Conv2d(256, num_classes + 5, kernel_size=1) def forward(self, x): x = self.backbone(x) # 提取基础特征 x = self.neck(x) # 进一步增强特征表达能力 output = self.head(x) # 输出预测结果 return output ``` 此代码片段展示了如何构建一个融合了MobileNetV1和SAConv特性的YOLOv11模型[^2]。 ---