YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 目标检测网络EfficientNetV1均衡缩放网络改进特征提取层 （适配yolov11全系列N、S、M、L、X）

一、本文介绍

这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV1主干，用其替换我们YOLOv11的特征提取网络，其主要思想是通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能。这种方法采用了一个简单但有效的复合系数，统一调整所有维度。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。

（本文内容可根据yolov11的N、S、M、L、X进行二次缩放，轻量化更上一层）。   

 专栏回顾：YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

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目录

一、本文介绍

二、EfficientNetV1的框架原理

三、EfficientNetV1的核心代码

四、手把手教你添加EfficientNetV1机制

 4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四

4.5 修改五

4.6 修改六

4.7 修改七

4.8 修改八

注意！！！ 额外的修改！

打印计算量问题解决方案

注意事项！！！ 

五、EfficientNetV1的yaml文件

5.1 EfficientNetV1的yaml文件版本

5.2 训练文件