yolov11颈部网络结构图

### YOLOv11 颈部网络结构设计与架构图 YOLOv11 的颈部（Neck）模块主要负责完成特征融合，将主干网络（Backbone）提取的深层和浅层特征进行整合，从而提升模型对不同尺度目标的检测能力[^2]。颈部的设计通常基于特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）或路径聚合网络（Path Aggregation Network, PAN）等思想。 在 YOLOv11 中，颈部网络结构引入了 C3k2 模块和 C2PSA 模块，这些模块优化了特征融合的方式，提升了模型性能。具体而言： - **C3k2 模块**：该模块通过改进特征融合方式，增强了模型对多尺度目标的适应能力。C3k2 结合了卷积操作和残差连接，能够在减少计算量的同时保持较高的特征表达能力。 - **C2PSA 模块**：通道注意力机制被引入到颈部结构中，使得模型能够动态调整不同特征通道的重要性，进一步提升特征融合的效果。 以下是一个简化的颈部网络结构图示例代码，使用 Python 和 PyTorch 实现： ```python import torch import torch.nn as nn class C3k2(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(C3k2, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): residual = x out = self.conv1(x) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out += residual return self.relu(out) class Neck(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(Neck, self).__init__() self.c3k2_1 = C3k2(in_channels[0], out_channels[0]) self.c3k2_2 = C3k2(in_channels[1], out_channels[1]) self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') def forward(self, x): high_level_feature = self.c3k2_1(x[0]) low_level_feature = self.c3k2_2(x[1]) upsampled_feature = self.upsample(high_level_feature) fused_feature = torch.cat([upsampled_feature, low_level_feature], dim=1) return fused_feature ``` 上述代码展示了如何通过 `C3k2` 模块实现特征融合，并通过上采样操作将高层特征与低层特征结合。 对于架构图的绘制，可以参考引用中的内容，使用 Visio 工具或其他绘图软件完成。以下是绘制建议： 1. 使用矩形表示不同的网络层，如卷积层、池化层等。 2. 使用箭头表示数据流动方向，明确特征从 Backbone 流向 Neck 再流向 Head 的过程。 3. 在 Neck 部分标注 C3k2 和 C2PSA 模块，突出其在特征融合中的作用。