手把手教你如何修改YOLO11的模型结构（以CBAM和可变性卷积为例）

最新推荐文章于 2025-05-26 21:14:19 发布

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文章标签： YOLO YOLO11 深度学习 python 目标检测

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手把手教你如何修改YOLO11的模型结构（CBAM和可变性卷积为例）

1 环境准备

基础的Conda环境配置和VsCode软件的使用就不说了，站内有很多大佬都有教程，如果你是用的PyCharm 也是差不多的操作。

1.1 获取可供自己编辑的YOLO11源码

要想自己修改模型，首先要获取YOLO11的源码，安装到系统环境中的YOLO11代码尽量不要去动它。

这里如果你不会操作就新建一个conda环境，然后自己安装pytorch。
附pytorch安装教程：➡️【超详细教程】2024最新Pytorch安装教程（同时讲解安装CPU和GPU版本）-优快云博客

现在，我们去获得YOLO11的源码，首先去Github ➡️ ultralytics/ultralytics: Ultralytics YOLO11 🚀

然后，下载代码的压缩包

下载完成之后解压，然后把文件夹放到vscode中。完成后vscode中就能看到 ultralytics-x.x.xx的项目文件夹了，这个版本号无所谓,这样我们就得到了可编辑的YOLO11的源码。

在这里插入图片描述
这里有人可能需要YOLO11的官方文档，附链接：➡️Home - Ultralytics YOLO Docs

另外一个方法：如果你会使用git操作也可以按照官方文档给的方法操作，把源码克隆下来

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics

然后我们去选择虚拟环境，随便点击一个.py文件就可以再右下角选择虚拟环境了。如果你是第一次使用vscode 点击.py文件后它会弹出让你安装一个python的扩展，直接安装，安装后就可以选择环境了。 我这里选择我新建的yolo11_2虚拟环境。
在这里插入图片描述

1.2 安装配置文件

在选择完虚拟环境后需要安装配置文件，点击终端，新建终端后，可以发现终端进到了 ultralytics-x.x.xx的项目文件夹中

在这里插入图片描述

然后按照官方文档的操作在终端中输入

pip install -e .

等待安装完成，如果下载超时可以加上镜像

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -e .

2 模型修改

修改模型，不仅要修改模型的yaml配置文件，还有进入到源码中对具体代码进行修改。

2.1 模型配置文件的修改

我现在要在模型里面加入一个CBAM的即插即用模块。首先要去模型配置文件中进行修改模型的结构

这里我把原来的yolo11.yaml复制了一份并命名为myyolo11.yaml。然后再进行修改

模型配置文件路径如下

在这里插入图片描述

修改后的yaml如下：
在这里插入图片描述

可以看到，跟原来的yolo11.yaml相比，在 1 处（第9层处）多加了一个CBAM层， 那这个配置文件的 1 处后面的层号应该都要加一层 这个能理解吧，比如原来的第11层就变为了现在的第12层了。

而 2 3 4 这里代表的是接受哪些层的输出那原来大于9层的一个就要加一层吧。比如2这个位置原来接受 -1层(即上一层)和13层的输出，但13层变为现在的14层了。

这个 args列表后面仔细说怎么处理

这样模型配置文件就改好了，当然还有其他情况，比如加了不止一层的情况，就要更用心的计算层号问题了。

还有就是单纯的把原来的某一层，变为了另外一种模块，没有多加层，这种就不用考虑层号了

2.2 源码的修改

2.2.1 模块的实现和导出

首先先进入到conv.py中

在这里插入图片描述

这里就是要添加或者修改的层的具体实现。比如我的这个CBAM模块，作者已经写了，我们就可以直接用，在文件中的309行。可以ctrl+f 查找CBAM模块

在这里插入图片描述

如果你加的模块是这个conv.py中没有的，就要你自己去实现。

比如我现在要加一个可变性卷积DCNConv模块，假设我已经修改完模型配置文件yaml了。现在应该在conv.py中实现这个作者没有帮我们实现的DCNConv模块。代码如下。

在这里插入图片描述

可以看到，我加的这个DCNConv模块其实就是在官方给的Conv模块的基础上加了一点东西，它的输入通道数和输出通道数都没有改变。

这个时候还没有完，我们这个模型实现最终要到task.py文件去用，要进行导包设置，这都是作者给我们设计好的。

在conv.py上把DCNConv模块导出去，在这个文件的最上面

在这里插入图片描述

同时也可以看到作者已经把CBAM这个模块导出了，我们导出我们自己的DCNConv模块就行。由此可见，要是你想加的模块，作者已经在conv.py中实现了，那么你既不用自己实现也不用自己导出，就少很多事情。不过自己实现一下也不难就是了。

现在是把这个导出了，但距离我们去task还远，这个DCNConv在conv.py导出后会到__init__.py中，这个__init__.py 就是一个中转站，task.py要从它这里导包

在这里插入图片描述

init.py导入

init.py导出

在这里插入图片描述

2.2.2 解析模块的方法修改

接下来就是实现我们的模块的方法的修改了，首先进入task.py，这个是模块实现相关的文件。

在这里插入图片描述

首先在这里把DCNConv模块或者CBAM模块导入进来

在这里插入图片描述

 找到   parse_model 这个函数  可以ctrl+f搜索

在这里插入图片描述

接下来就是对我们模型的实现的一些特殊处理，这里以CBAM模块为例子。这里面就要把我们前面讲的串联起来了。

下面这段代码就是conv.py中每一个模块的具体实现，我们也把CBAM加入到里面。

在这里插入图片描述

然后对下面的代码进行处理

在这里插入图片描述

相比与原代码

args = [c1, c2, *args[1:]]

我们对 m是CBAM的时候进行了特殊的处理

这里的c1 就是上一层的输出通道数表示这一层的输出通道

*args[1:] 就是第二个数7

在这里插入图片描述

这里也对应了我们的CBAM模块接受两个参数 c1和 kernel_size 这里c1 既是CBAM的输入通道数又是输出通道数

在这里插入图片描述

我们在模型配置文件中加CBAM层时加个1024的作用：

在task.py中 parse_model 函数中

在这里插入图片描述

在task.py中 parse_model 方法中的最后

在这里插入图片描述

这里的c2 就是这个1024 1024表示CBAM这一层输出通道为1024，它要传给下一层，下一层可能会把上层的输出通道数当自己的输入通道数

3 模型训练

yolo11的模型训练方法，站内有很多方法，这个就不写了，比较简单。

附一篇链接：➡️YOLOv11来了，使用YOLOv11训练自己的数据集和推理(附YOLOv11网络结构图)-优快云博客

训练的时候你可能会遇到数据集路径报错的情况，可能是这个原因。

终端输入

yolo settings

| 在这里插入图片描述

就是你的数据集 datasets 要在这个dataset_dir 路径下面

你可以输入

yolo settings reset

还原dataset_dir设置

也可以

yolo settings datasets_dir="数据集路径"

设置路径

4 总结

修改模型要在模型配置文件和 task.py conv.py 中修改
在task.py的 parse_model 函数中要对你的模块实现进行特殊处理

aset_dir 路径下面

你可以输入

yolo settings reset

还原dataset_dir设置

也可以

yolo settings datasets_dir="数据集路径"

设置路径

修改模型要在模型配置文件和 task.py conv.py 中修改
在task.py的 parse_model 函数中要对你的模块实现进行特殊处理

要理解到模型配置文件 yolo11.yaml中的每个参数意义，在parse_model 函数中使用这些参数。

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