芒果yolo11网络结构
时间: 2025-02-23 11:29:45 浏览: 120
### YOLOv11 网络结构详解
#### 主要改进与特性
YOLOv11引入了一系列新的设计思路和技术优化,在保持高效检测性能的同时进一步提升了模型精度和速度。具体来说,该版本在网络架构上进行了多处调整和增强[^3]。
#### Backbone 部分
对于Backbone而言,YOLOv11延续了之前版本的设计理念,采用了更深层次的基础特征提取网络来获取更加丰富的图像信息。特别值得注意的是,C3k2模块作为核心组件之一被保留下来并得到了一定改良。此模块通过继承自C2F的方式实现了高效的特征融合机制,从而提高了整体表现力。
```python
class C3k2(C2f): # 定义C3k2为C2F的子类
...
def forward(self, x):
y = list(x) if isinstance(x, tuple) else [x]
self.m 是由多个Bottleneck组成的列表,
这里使用了相同类型的瓶颈单元来进行构建。
```
#### Neck 设计
Neck部分负责连接backbone与head之间的桥梁作用,旨在加强不同尺度下的语义表达能力。YOLOv11在此基础上做了针对性强化处理,使得跨层交互更为顺畅自然,有助于捕捉到更多细节特征。
#### Head 架构
最后来到Head环节,这是决定最终输出的关键所在。为了适应多样化的应用场景需求,新版算法对原有的预测头进行了重构,不仅支持多种任务模式(如分类、回归),而且能够灵活应对各类目标尺寸的变化情况。
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