YOLOv11网络改进CBAM

### 将CBAM模块集成到YOLOv11 为了在YOLOv11网络中引入CBAM（Convolutional Block Attention Module），从而增强模型的目标检测性能，可以借鉴先前版本的成功经验并遵循相似的技术路径[^1]。 #### 修改YOLOv11架构以支持CBAM 首先，在YOLOv11的骨干网部分嵌入CBAM层。这通常涉及在网络中的某些卷积层之后添加CBAM实例。CBAM由两个主要组件构成：通道注意力(channel attention) 和空间注意力(spatial attention)[^3]。通过这种方式，能够使网络更好地聚焦于重要的特征区域，并抑制不相关的背景噪声。 ```python class CBAM(nn.Module): """Convolutional Block Attention Module.""" def __init__(self, channels, reduction_ratio=16, pool_types=['avg', 'max']): super(CBAM, self).__init__() # 定义通道注意力机制 self.channel_attention = ChannelAttention(channels, reduction_ratio, pool_types) # 定义空间注意力机制 self.spatial_attention = SpatialAttention() def forward(self, x): out = self.channel_attention(x) out = self.spatial_attention(out) return out * x # 注意力加权后的特征图乘回原始输入 def add_cbam_to_yolov11(model_def_path, cbam_insert_points=None): """ 向指定的YOLOv11配置文件中插入CBAM模块定义 参数: model_def_path -- YOLOv11模型定义路径 cbam_insert_points -- 插入CBAM的具体位置列表，默认为空表示自动选择合适的位置 返回值: modified_model_def -- 已经加入了CBAM的新模型定义字符串 """ with open(model_def_path, 'r') as f: lines = f.readlines() if not cbam_insert_points: # 自动决定最佳插入点... pass for point in cbam_insert_points: layer_index = find_layer_by_name(point['layer'], lines) insert_position = get_next_conv_or_end(layer_index, lines) lines.insert(insert_position, "[cbam]\nchannels={}\n".format(point['channels'])) modified_model_def = ''.join(lines) return modified_model_def ``` 上述代码展示了如何创建一个`add_cbam_to_yolov11()`函数来自动化地向现有的YOLOv11配置文件中添加CBAM模块。需要注意的是实际操作时应仔细调整参数设置以及确定最合适的插入位置，以便获得最优效果[^2]。 #### 训练与验证改进后的YOLOv11 完成架构上的改动后，接下来就是按照标准流程准备数据集、设定超参数并启动训练过程。由于已经实现了对原有API的良好兼容性设计，因此用户依然可以用熟悉的命令来进行训练、测试和预测工作而不需要额外修改现有脚本环境。