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yolov11 增加p2检测头减少p5

时间: 2025-03-09 19:03:16 浏览: 216

### 添加 P2 检测头并移除 P5 为了实现这一目标，需要对 `ultralytics/nn/tasks.py` 文件中的 `parse_model` 方法以及配置文件进行相应调整。 #### 修改 `tasks.py` 在 `ultralytics/nn/tasks.py` 的 `parse_model` 函数中添加逻辑来处理新的 P2 层次，并确保不会创建 P5 层次。具体来说：当构建模型架构时，通过条件判断控制不同层次的生成过程[^1]。 ```python elif m is Detect: s = anchors[i] # anchor number nc = nc or int(ch[f]) # number of classes ch.append(nc * (len(anchors[i]) // 3)) # output channels layers.append(m(nc=nc, ch=ch[-1], stride=s)) # 新增P2检测头逻辑 if 'p2' in cfg_dict['head']: from ultralytics.nn.modules import Detect as PDetect p2_anchors = [[...]] # 定义适合P2尺度的锚框参数 pdetect_layer = PDetect(nc=nc, ch=..., anchors=p2_anchors) layers.append(pdetect_layer) # 移除P5检测头逻辑 if not ('p5' in cfg_dict['head']): pass # 不执行任何操作以跳过P5部分 ``` 上述代码片段展示了如何有条件地加入 P2 并忽略 P5 部分。需要注意的是实际应用中应依据具体的框架版本和项目结构调整路径及类名等细节。 #### 调整配置文件对于 yolov*.yaml 类型的配置文档而言，可以通过设置特定标志位或者直接删除与 P5 相关的部分来达到目的。例如，在头部定义处指定仅保留哪些特征层作为输出: ```yaml head: ['p2', ... ] # 明确指出要使用的特征级别而不含p5 ``` 另外还可以考虑降低模型宽度或深度倍率从而间接影响高层级(P5)的存在形式及其复杂度[^3]: ```yaml depth_multiple: 0.33 width_multiple: 0.25 ``` 这些改动有助于优化 CPU 上运行效率的同时满足自定义需求。

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