yolo11代码

### YOLOv11 的代码实现 以下是基于现有引用内容以及专业知识整理的关于 YOLOv11 的代码实现相关内容。 #### 使用 SAConv 进行魔改 在 YOLOv11 中引入空间注意力机制 (Spatial Attention Convolution, SAConv)，可以显著提升模型性能。具体实现如下： ```python import torch.nn as nn class SAConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1): super(SAConv2d, 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卷积层，可以直接嵌入到 YOLOv11 的 backbone 或 neck 部分[^1]。 --- #### 替换 Backbone 为 MobileNetV1 为了降低计算复杂度并提高推理速度，可以用 MobileNetV1 替代默认的 Darknet53 作为 YOLOv11 的 backbone。以下是核心代码片段： ```python from torchvision.models import mobilenet_v1 def replace_backbone_with_mobilenet(model): # 加载预训练的 MobileNetV1 mobile_net = mobilenet_v1(pretrained=True).features # 将 MobileNetV1 输出调整至适合 YOLOv11 输入大小 model.backbone = nn.Sequential( mobile_net, nn.AdaptiveAvgPool2d((model.input_height, model.input_width)) ) return model ``` 通过此方法可有效减少参数量和 FLOPs，适用于资源受限场景下的目标检测任务[^2]。 --- #### 训练自定义数据集 对于如何使用 YOLOv11 训练自己的数据集，官方文档提供了详细的指南。主要步骤包括配置文件准备、标注工具选择及模型微调等操作[^3]。下面是一个简单的训练脚本示例： ```bash # 假设已安装 ultralytics 库 !pip install ultralytics from ultralytics import YOLO # 载入预训练权重 model = YOLO('yolov11.pt') # 开始训练过程 results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=100, batch=16) # 导出最终模型 success = model.export(format='onnx') ``` 以上命令展示了从加载预训练模型到完成训练导出 ONNX 文件的整体流程。 ---