yolov11小目标识别
时间: 2025-02-24 16:33:41 浏览: 140
### YOLOv11 小目标检测改进与应用
#### 特征金字塔网络(FPN)
为了提高小目标检测性能,特征金字塔网络被引入到YOLOv11架构中。通过自底向上的路径聚合多尺度特征图,可以增强模型对于不同尺寸物体尤其是小目标的感受野[^1]。
```python
def build_fpn(features):
p5 = Conv2D(256, kernel_size=1)(features[-1])
for i in range(len(features)-2, -1, -1):
upsampled = UpSampling2D(size=(2, 2))(p5)
lateral = Conv2D(256, kernel_size=1)(features[i])
p5 = Add()([upsampled, lateral])
p5 = Conv2D(256, kernel_size=3, padding="same")(p5)
return p5
```
#### 锚框机制优化
传统锚框设置可能不适合所有场景下的小目标分布情况。因此,在YOLOv11中采用了动态调整策略来适应特定数据集中的小目标比例变化,并且增加了更密集的小尺寸候选区域生成密度[^2]。
#### 数据增强技术
针对小目标容易受到遮挡影响的问题,采用了一系列专门的数据增强手段如CutOut、MixUp以及Mosaic等方法。这些操作可以在训练过程中模拟真实世界中存在的复杂环境条件,从而使得模型更加鲁棒地应对各种挑战性的测试案例。
#### 高分辨率输入图像处理
适当增加输入图片分辨率有助于捕捉更多细节信息,这对于改善小目标定位精度具有积极作用。然而需要注意的是,过高的分辨率会显著降低推理速度特别是小型设备上部署时的表现。
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