shufflenetv2加入YOLOv11

### 将ShuffleNetV2集成到YOLOv1中 #### 背景理解 YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，其通过单次推理完成对象定位和分类的任务。然而，原始版本YOLOv1存在一些局限性，比如对于小物体的检测效果不佳以及特征提取能力有限等问题。 ShuffleNet V2作为一种高效的卷积神经网络结构设计，在保持较高准确率的前提下极大地减少了计算成本。因此，将ShuffleNet V2作为骨干网引入YOLOv1可以有效提高模型效率并增强对复杂场景下的适应能力[^1]。 #### 集成方案概述 为了实现这一目的，主要工作集中在替换原有YOLOv1中的Darknet19 backbone部分为ShuffleNet V2，并调整相应连接方式以匹配整个框架的需求： - **Backbone 替换**: 使用预训练好的ShuffleNet V2代替原有的Darknet19作为新的backbone用于特征图提取； - **Feature Map 处理**: 修改最后几层输出feature map尺寸至适合YOLOv1输入规格； - **Loss Function 和 Anchor Box 设置**: 继续沿用YOLOv1定义的空间约束损失函数与先验框机制，确保回归预测准确性不受影响； - **Fine-tuning**: 对新构建后的整体架构进行微调优化直至收敛稳定。 ```python import torch.nn as nn from torchvision.models import shufflenet_v2_x1_0 class YOLOv1_ShuffleNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=20): super(YOLOv1_ShuffleNet, self).__init__() # Load pre-trained ShuffleNetV2 model without fully connected layer base_model = shufflenet_v2_x1_0(pretrained=True) modules = list(base_model.children())[:-1] self.backbone = nn.Sequential(*modules) # Add custom layers for YOLO output self.conv_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=base_model.out_channels, out_channels=1024, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)), nn.LeakyReLU(0.1), nn.Conv2d(in_channels=1024, out_channels=num_classes * 5 + 5, kernel_size=(1, 1)) ) def forward(self, x): features = self.backbone(x) outputs = self.conv_layers(features) return outputs.view(outputs.size()[0], -1, 7, 7) if __name__ == "__main__": net = YOLOv1_ShuffleNet() print(net) ``` 上述代码展示了如何创建一个新的基于PyTorch库的`YOLOv1_ShuffleNet`类实例，该类继承自`nn.Module`, 并实现了使用ShuffleNet V2作为主干网络的目标检测器。注意这里假设最终输出维度为\(S\times S\)网格上的边界框坐标、置信度分数及类别概率分布向量形式。