yolov11改进mobilenetv3+CBAM注意力

### 使用 MobileNetV3 和 CBAM 改进 YOLOv11 的目标检测模型 #### 选择更高效的骨干网络：MobileNetV3 为了提高YOLOv11的性能并减少计算资源消耗，可以采用轻量级且高效的MobileNetV3作为新的骨干网络。MobileNetV3通过引入神经架构搜索（NAS），优化了卷积层的设计，在保持较高精度的同时显著降低了参数数量和运算复杂度[^1]。 ```python from tensorflow.keras.applications import MobileNetV3Large def create_mobilenet_backbone(input_shape=(416, 416, 3)): base_model = MobileNetV3Large(include_top=False, input_tensor=None, input_shape=input_shape, pooling='avg') return base_model ``` #### 集成CBAM注意力模块增强特征表达能力 在原有基础上加入CBAM (Convolutional Block Attention Module)，该方法能够自适应地调整不同位置的重要性权重以及各个通道之间的关系，从而进一步提升模型对于物体细节的理解能力和抗干扰特性[^2]。 ```python import tensorflow as tf class ChannelAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, ratio=8): super(ChannelAttention, self).__init__() self.ratio = ratio def build(self, input_shape): channel = int(input_shape[-1]) self.shared_dense_one = tf.keras.layers.Dense(units=int(channel / self.ratio), activation='relu', kernel_initializer='he_normal', use_bias=True, bias_initializer='zeros') self.shared_dense_two = tf.keras.layers.Dense(units=channel, kernel_initializer='he_normal', use_bias=True, bias_initializer='zeros') def call(self, inputs): avg_pool = tf.reduce_mean(inputs, axis=[1, 2], keepdims=True) max_pool = tf.reduce_max(inputs, axis=[1, 2], keepdims=True) avg_out = self.shared_dense_two(self.shared_dense_one(avg_pool)) max_out = self.shared_dense_two(self.shared_dense_one(max_pool)) out = avg_out + max_out scale = tf.sigmoid(out) return inputs * scale class SpatialAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() self.conv = tf.keras.layers.Conv2D(filters=1, kernel_size=kernel_size, strides=1, padding="same", activation='sigmoid', kernel_initializer='he_normal', use_bias=False) def call(self, inputs): avg_pool = tf.reduce_mean(inputs, axis=-1, keepdims=True) max_pool = tf.reduce_max(inputs, axis=-1, keepdims=True) concat = tf.concat([avg_pool, max_pool], axis=-1) out = self.conv(concat) return inputs * out class CBAMBlock(tf.keras.Model): def __init__(self, ratio=8, kernel_size=7): super(CBAMBlock, self).__init__() self.channel_attention = ChannelAttention(ratio=ratio) self.spatial_attention = SpatialAttention(kernel_size=kernel_size) def call(self, inputs): x = self.channel_attention(inputs) output = self.spatial_attention(x) return output ``` 将上述定义好的 `CBAMBlock` 应用于整个网络结构中的适当层次上，特别是那些负责提取高级语义信息的部分，这样可以在不增加太多额外开销的情况下获得更好的效果。 最后需要注意的是，在实际应用过程中还需要针对具体数据集微调超参数设置，并合理配置训练策略来确保最终得到的理想结果。