YOLOv11改进点总结

原创 已于 2025-08-09 01:08:54 修改 · 2.4k 阅读 · 48 ·
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#YOLO #深度学习 #目标检测

于 2025-06-17 19:39:13 首次发布
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YOLOv11的改进：
相比较于YOLOv8模型，其将CF2模块改成C3K2，同时在SPPF模块后面添加了一个C2PSA模块，且将YOLOv10的head思想引入到YOLO11的head中，使用深度可分离的方法，减少冗余计算，提高效率。
具体结构参考：YOLO11 沉浸式讲解 YOLOV11网络结构以及代码剖析

YOLOv11结构图：
在这里插入图片描述

可以自己改进的方向总结：

一、Backbone主干网络

提取特征

# YOLO11n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv,
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番外篇 | 关于YOLO11算法的改进点总结
小哥谈
11-12 1851
关于YOLO11算法的改进点总结。🌈
一篇文章快速认识YOLO11 | 关键改进点 | 安装使用 | 模型训练和推理
黎国溥
10-08 3万+
本文分享YOLO11的关键改进点、性能对比、安装使用、模型训练和推理等内容。YOLO11 是 Ultralytics 最新的实时目标检测器，凭借更高的精度、速度和效率重新定义了可能性。除了传统的目标检测外，YOLO11 还支持目标跟踪、实例分割、关键点姿态估计、OBB定向物体检测（旋转目标检测）等视觉任务。1. YOLOv3：核心改进：YOLOv3 是 YOLO 系列的第三代，由 Joseph Redmon 于 2018 年发布，标志着 YOLO 从原始的单尺度检测进化到多尺度检测。
YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新、注意力改进篇 | CVPR 2025 | 引入LRSA局部区域自注意力模块，能提升其在细节捕捉、小目标检测和长距离依赖建模方面的能力
最新发布
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
10-02 272
本文提出将LRSA（局部区域自注意力）模块集成到YOLOv11目标检测框架中，以提升模型在细节捕捉、小物体检测和长距离依赖建模方面的性能。LRSA通过局部特征交互和高效的注意力机制，在保持计算效率的同时改善检测精度。文章详细介绍了LRSA模块的结构、原理及优势，并提供了完整的代码实现和配置方法，包括如何修改YOLOv11的task.py文件和创建新的yaml配置文件。实验结果表明，改进后的YOLOv11在复杂背景下的检测性能显著提升，适用于实时目标检测任务。
YOLOv11改进有效系列目录 - 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制 - 针对多尺度、小目标、遮挡、恶劣天气等问题
qq_64693987的博客
10-16 3万+
在一些特定情况下，目标检测任务由于多种因素的影响，变得更加复杂和困难。以下是几类常见的困难目标检测场景：1. 小目标检测定义：小目标检测是指当目标在图像中的占比非常小时，模型需要准确识别和定位这些目标。典型场景包括远程监控、卫星图像分析等。挑战1. 低分辨率：由于目标在图像中占据像素较少，细节缺失，特征提取难度增加。2. 特征不足：小目标缺乏明显的形状和纹理特征，容易被复杂背景淹没。3. 检测难度大：由于小目标与背景之间的对比度较低，误检的几率上升。4. 数据不平衡。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入LSK注意力机制
tsg6698的博客
06-14 1111
这种先验知识可能很有用，因为在没有参考足够远距离上下文的情况下，可能会错误地检测微小的遥感物体，并且不同类型物体所需的远距离上下文可能会有所不同。与传统的卷积操作相比，大尺度卷积核能够覆盖更大的感受野，从而捕捉到更丰富的上下文信息。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~在LSK.py文件里添加给出的LSK代码。
YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制
Limiiiing的博客
08-22 2601
这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总，虽然有些模块已经发布很久了，但后续的注意力模块也都是在此基础之上进行改进的，对于初学者来说还是有必要去学习了解一下，以加深对模块，模型的理解。
YOLOv9改进策略【损失函数篇】| Shape-IoU：考虑边界框形状和尺度的更精确度量
Limiiiing的博客
09-18 1954
本文记录的是改进YOLOv9的损失函数，将其替换成Shape-IoU。现有边界框回归方法通常考虑GT（Ground Truth）框与预测框之间的几何关系，通过边界框的相对位置和形状计算损失，但忽略了边界框本身的形状和尺度等固有属性对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，Shape-IoU提出了一种关注边界框本身形状和尺度的边界框回归方法。
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
Snu77的博客
11-05 7万+
Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
YOLOv11改进 | Neck篇 | 双向特征金字塔网络BiFPN助力YOLOv11有效涨点
Snu77的博客
10-13 7674
本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络，其是一种特征融合层的结构，也就是我们本文改进YOLOv11模型中的Neck部分，它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行调节网络结构大小，同时能够达到一定的轻量化效果，为什么发BiFPN呢因为它算是YOLO系列改进中的常青树了，大家可以借鉴它的双向特征思想来创新自己的Neck结构本文的BiFPN通过yaml文件配置可以让大家自行调配其结构。
YOLOv11来了，使用YOLOv11训练自己的数据集和推理(附YOLOv11网络结构图)
热门推荐
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
10-02 23万+
YOLOv11 由 Ultralytics 在 2024 年 9 月 30 日发布， 最新的 YOLOv11 模型在之前的 YOLO 版本引入了新功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLO11 在快速、准确且易于使用，使其成为各种对象检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。
YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新多尺度线性注意力机制DSLAM和C2f_DSLAM(全网独家创新)
tsg6698的博客
08-23 1383
多尺度卷积的设计结合了不同大小的卷积核（例如，3x3、5x5、7x7、11x11、21x21等），这些卷积核通过不同的感受野捕捉图像中多种尺度的特征。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~综上DSLAM模块通过多尺度卷积的深度融合、自适应池化和线性注意力机制的有机结合，实现了对图像多尺度信息的高效捕捉和全局特征的有效建模。
YOLOv11全网最新创新点改进系列：一文读懂YOLOv11算法！！！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
10-12 6985
YOLOv11全网最新创新点改进系列：一文读懂YOLOv11算法！！！
YOLO11改进|注意力机制篇|引入MSCA注意力机制
A1983Z的博客
10-08 4312
YOLO11中添加MSCA多尺度卷积注意力
YOLOv11全方位改进指南：卷积层、轻量化、注意力、损失函数等创新优化一览
QQ_778132974的博客
06-18 808
YOLOv11通过八大核心模块的创新设计，在保持YOLO系列实时性的同时显著提升检测精度。本文提出的可变形卷积DCNv4多模态注意力动态解耦头等创新方案，已在工业质检、自动驾驶、无人机巡检等领域成功应用。完整项目地址预训练模型：包含从nano到x六个规格在线演示创新声明首次在YOLO系列集成DCNv4，小目标检测AP提升8.2%提出多模态混合注意力(MMAttention)，兼顾通道与空间关系动态标签分配策略使训练效率提升40%
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加MSDA多尺度空洞注意力（全新的YOLOv8改进策略）
Snu77的博客
12-25 9576
本文给大家带来的改进机制是MSDA（多尺度空洞注意力）发表于今年的中科院一区(算是国内计算机领域的最高期刊了)，其全称是"DilateFormer: Multi-Scale Dilated Transformer for Visual Recognition"。MSDA的主要思想是通过线性投影得到特征图X的相应查询、键和值。然后，将特征图的通道分成n个不同的头部，并在不同的头部中以不同的扩张率执行多尺度SWDA来提高模型的处理效率和检测精度。
YOLOv11 目标检测算法深度解析
sinat_34897952的博客
05-21 6014
YOLOv11 通过算法-硬件协同创新，在实时目标检测领域树立了新的性能标杆。其设计理念为后续研究提供了以下启示： 效率优化需从计算图级优化转向算子级重构 精度提升应聚焦于任务特定的模块化设计 部署友好性需成为算法设计的核心考量因素 多任务统一框架将成为移动端部署的重要方向
YOLO11来啦 | 详细解读YOLO11的改进模块！
qq_40716944的博客
10-19 1万+
2024年可谓是YOLO历史性的一年，9月份的最后一天迎来了YOLO2024年的第三部巨作。2024年2月21日，继 2023 年 1 月 YOLOv8 正式发布一年多以后，YOLOv9 才终于到来了！YOLOv9提出了可编程梯度信息（Programmable Gradient Information，PGI）的概念，我们可以用它来获取完整的信息，从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 SOTA 模型获得更好的结果。
YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 利用目标检测轻量化网络MobileNetV2替换Backbone（yolov11系列全系轻量化）
Snu77的博客
10-31 2393
本文给大家带来的改进机制是，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。其在MobilNetV1的基础上采用反转残差结构和线性瓶颈层。这种结构通过轻量级的深度卷积和线性卷积过滤特征，同时去除狭窄层中的非线性，以维持表征能力。MobileNetV2在性能上和精度上都要比V1版本强很多，其在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中都展现了一定的有效性。YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍二、MobileNetV2的框架原理。
YOLOv11改进 | 上采样篇 | YOLOv11引入DySample轻量级动态上采样器
tsg6698的博客
10-03 2862
虽然最近的基于内核的动态上采样器（如CARAFE、FADE和SAPA）的性能提升令人印象深刻，但它们引入了大量工作负载，主要是由于耗时的动态卷积和用于生成动态内核的额外子网。DySample模块的设计旨在解决现有动态上采样器的高计算开销和复杂性问题，同时提供更好的性能和效率。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
YOLOv11改进
06-11
### YOLOv11 改进之处与原版对比 YOLOv11的改进主要集中在特征提取网络、多通道特征融合机制、自适应损失函数以及动态推理优化等方面，这些改进显著提升了模型的性能和效率。 #### 一、改进的特征提取网络 改进版YOLOv11引入了更高效的主干网络，例如PPHGNetV2[^2]。这种主干网络通过混合并行结构和层次化特征融合机制，在保持实时性的同时显著提升了检测精度。相比原版YOLOv11，改进版在特征提取阶段能够更好地捕捉多层次的空间信息，从而提高目标检测的准确性。 #### 二、多通道特征融合机制 改进版YOLOv11采用了多通道特征融合机制，能够将不同尺度的特征图进行有效整合[^1]。这种机制解决了原版YOLOv11中因单一尺度特征提取而导致的小目标检测能力不足的问题。通过融合高低层特征，改进版模型能够在复杂场景下更准确地定位目标。 #### 三、自适应损失函数 改进版YOLOv11设计了一种自适应损失函数，能够根据目标的大小和类别动态调整权重[^1]。这一改进使得模型在训练过程中更加关注难以检测的目标，从而提升整体检测性能。相比之下，原版YOLOv11的损失函数较为固定，可能无法充分应对数据分布不均衡的情况。 #### 四、动态推理优化 改进版YOLOv11通过动态推理优化技术，进一步提升了模型的推理速度和资源利用率[^1]。该技术可以根据输入图像的特点，灵活调整计算路径和参数分配，从而在保证检测精度的同时降低计算开销。这一点对于资源受限的应用场景尤为重要。 #### 五、轻量化设计 改进版YOLOv11借鉴了RT-DETR中的轻量化设计理念，通过减少冗余参数和优化网络结构，实现了更高的推理效率[^2]。与原版相比，改进版模型在移动设备和嵌入式系统上的部署更为友好。 ```python # 示例代码：PPHGNetV2 主干网络的基本实现框架 class PPHGNetV2(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(PPHGNetV2, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) return x ``` ### 总结 改进版YOLOv11通过优化特征提取网络、引入多通道特征融合机制、设计自适应损失函数以及实施动态推理优化等手段，显著提升了模型的性能和适用性。这些改进不仅提高了检测精度，还增强了模型在资源受限环境中的部署能力。
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