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yolov11增加p2

时间: 2025-01-03 21:36:22 浏览: 340

### 添加P2层到YOLOv11实现细节在YOLOv11架构中加入P2特征金字塔结构能够增强模型对于不同尺度目标检测的能力。具体来说，在网络设计阶段，需要修改骨干网络部分以便引入额外的下采样路径来构建P2层。 #### 修改配置文件为了支持P2层，需调整YOLOv11对应的配置文件（通常是`.cfg`），增加一层卷积操作用于生成更精细级别的特征图： ```plaintext [convolutional] batch_normalize=1 filters=256 size=3 stride=2 pad=1 activation=leaky ``` 这段新增加的内容定义了一个具有2倍步幅(stride)的新卷基层，它会进一步缩小输入尺寸从而形成更高分辨率下的特征表示[^1]。 #### 编码示例以下是Python代码片段展示如何通过PyTorch框架向现有YOLOv11模型添加P2分支： ```python import torch.nn as nn class YOLOv11WithP2(nn.Module): def __init__(self, base_model): super(YOLOv11WithP2, self).__init__() # 假设base_model已经包含了原始的YOLO v11结构 self.base_model = base_model # 新增P2模块 self.p2_conv = nn.Conv2d(in_channels=base_model.out_channels, out_channels=256, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding='same') def forward(self, x): p5_output = self.base_model(x) p2_feature_map = self.p2_conv(p5_output) return {'p5': p5_output, 'p2': p2_feature_map} ``` 此段代码展示了怎样继承自原生YOLOv11类，并在其基础上扩展一个新的成员变量`p2_conv`作为P2处理单元；同时重写了前馈方法(`forward`)使得输出不仅包含原有的高阶语义信息(P5)，还增加了低层次的空间位置敏感特性(P2)。

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